LongCite是一個開源的模型，它通過訓練大型語言模型（LLMs）來實現在長文本問答場景中生成準確的回答和精確的句級引用。該技術的重要性在於它能夠提高問答系統的準確性和可信度，使用戶能夠驗證輸出信息的來源。LongCite支持高達128K的上下文長度，並且提供了兩個模型：LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b，分別基於GLM-4-9B和Meta-Llama-3.1-8B進行訓練。

Fact Finder 是一個開源的智能問答系統，它使用語言模型和知識圖譜來生成自然語言回答和提供證據。該系統通過調用語言模型生成Cypher查詢，查詢知識圖譜以獲取答案，並使用另一個語言模型調用生成最終的自然語言回答。Fact Finder 的主要優點包括能夠提供透明性，允許用戶查看查詢和證據，以及通過可視化子圖提供直觀的證據。

ChatQA是一系列對話問答（QA）模型，可以達到GPT-4級別的準確性。我們提出了一種兩階段指導調優方法，可以顯著提高大型語言模型（LLMs）的零射擊對話QA結果。為了處理對話式QA中的檢索，我們在多輪QA數據集上對密集檢索器進行微調，這提供了與使用最先進的查詢重寫模型相當的結果，同時大大降低了部署成本。值得注意的是，我們的ChatQA-70B在10個對話QA數據集的平均得分上可以勝過GPT-4（54.14 vs. 53.90），而不依賴於OpenAI GPT模型的任何合成數據。

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