LongRAG
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Longrag
簡介 :
LongRAG是一個基於大型語言模型(LLM)的雙視角、魯棒的檢索增強型生成系統範式,旨在增強對複雜長文本知識的理解和檢索能力。該模型特別適用於長文本問答(LCQA),能夠處理全局信息和事實細節。產品背景信息顯示,LongRAG通過結合檢索和生成技術,提升了對長文本問答任務的性能,特別是在需要多跳推理的場景中。該模型是開源的,可以免費使用,主要面向研究者和開發者。
需求人群 :
目標受眾主要是自然語言處理領域的研究者和開發者,特別是那些專注於長文本問答任務的專業人士。LongRAG提供了一個強大的工具,可以幫助他們構建和優化自己的問答系統,尤其是在需要處理大量文本和複雜推理的場景中。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 50.8K
使用場景
案例一:使用LongRAG模型在HotpotQA數據集上進行問答任務,展示了模型在多跳問答中的優勢。
案例二:LongRAG在2WikiMultiHopQA數據集上的應用,處理涉及兩個 Wikipedia 頁面的複雜問答。
案例三:在MusiQue數據集上的應用,LongRAG展現了對音樂領域長文本問答任務的處理能力。
產品特色
• 雙視角理解:LongRAG從全局和細節兩個角度增強對長文本的理解。
• 檢索增強:結合檢索技術,提升模型對長文本問答任務的處理能力。
• 多跳推理:適用於需要多步驟推理的複雜問答任務。
• 長文本處理:特別優化以處理超出模型處理長度的長文本。
• 開源免費:模型代碼開源,研究者和開發者可以免費使用和修改。
• 靈活配置:支持不同的參數配置,以適應不同的問答任務和數據集。
• 性能優異:在多個長文本問答數據集上展示了優秀的性能。
使用教程
1. 安裝依賴:使用pip安裝requirements.txt中的依賴。
2. 數據準備:下載並標準化所需的訓練和評估數據集。
3. 構建數據集:運行gen_instruction.py和gen_index.py腳本來構建用於SFT和檢索的數據處理。
4. 模型訓練:下載LLaMA-Factory並將構建的指令數據放入其數據目錄,修改dataset_info.json後,運行sft.sh腳本開始微調。
5. 模型評估:在src目錄下運行main.py腳本來執行推理和評估,使用不同的參數配置以適應不同的模型和任務。
6. 結果分析:評估結果將保存在log目錄中,可以分析模型在各個數據集上的性能。
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