DMA: Alineación RAG en línea con retroalimentación humana

Resumen: Adoptamos un protocolo de evaluación de doble vía que refleja la implementación: (i) ablaciones A/B en línea a gran escala para aislar la utilidad de cada fuente de retroalimentación, y (ii) pruebas fuera de línea de pocas tomas en puntos de referencia de conocimiento intensivo.

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Separe el trigo de la paja: eliminando puntos de vista divergentes en la generación aumentada de recuperación

Resumen: La generación de recuperación aumentada (RAG) mejora los modelos de lenguajes grandes (LLM) al integrar fuentes de conocimiento externas para abordar sus limitaciones en el acceso a información actualizada o especializada. Una estrategia natural para aumentar la probabilidad de recuperar información relevante es ampliar la cantidad de documentos recuperados.

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Predicción de la opción de rechazo epistémico

Resumen: En aplicaciones de alto riesgo, los modelos predictivos no solo deben producir predicciones precisas sino también cuantificar y comunicar su incertidumbre. La predicción de opción de rechazo aborda esto al permitir que el modelo se abstenga cuando la incertidumbre de la predicción es alta.

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