Meta最新进展！大模型“超级外挂”：LLM RAG
我们邀请到了NLP & 多模态 & 语音处理人工智能博士.人工智能顶级会议AAAI、CVPR发表过多篇高质量论文Kevin老师为我们带来——大模型的“超级外挂”，RAG让LLM不再胡说八道。带你一步一步剖析未来LLM在垂直领域的发展方向。
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RAG论文部分展示
LLM八股文面试题部分展示
导师简介：Kevin老师
· NLP & 多模态 & 语音处理人工智能博士，某知名上市公司 AI 研究员。人工智能顶级会议AAAI、CVPR发表过多篇高质量论文，另有多篇论文发表在一区、二区期刊和会议。
· 研究领域涵盖深度强化学习、自然语言处理、AI 模型优化、AIGC，通用机器学习模型，通用深度学习模型，大语言模型(LLM)思维链(CoT)，生成模型，多模态，神经网络搜索(NAS)，语音识别(ASR)，语音降噪(ENC)，语音合成(TTS)等。
直播大纲
第一节：检索增强生成（RAG）简介
第二节：当前LLM RAG最新进展及热门论文带读
第三节：论文代码实战解析
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Retrieval Augmented Generation检索增强生成（RAG）通过语义相似度计算从外部知识库中检索相关文档块来增强 LLM。通过参考外部知识，RAG 有效地减少了生成事实不正确内容的问题。它与 LLM 的集成已被广泛采用，使RAG 成为推进聊天机器人的关键技术，并增强 LLM 在现实世界应用中的适用性。下图展示了一个典型的 RAG 系统的组成模块，其中最主要的是：1）Indexing 模块，负责存储知识；2）Retrieval 模块，负责根据用户输入检索语义匹配的文档块；3）LLM 模块，负责组合用户输入和索引结果产生最终响应。
RAG 生态系统的未来发展在很大程度上受到其技术栈发展的影响。随着 ChatGPT 的出现，LangChain 和 LLamaIndex 等关键工具迅速流行起来，提供了广泛的 RAG 相关 API，并在 LLM 领域变得至关重要。新兴技术栈的功能虽然不如 LangChain 和 LLamaIndex 丰富，但通过其专业的产品脱颖而出，例如，Flowise AI 优先考虑低代码方法，允许通过用户友好的拖放界面部署 AI 应用程序，包括 RAG。HayStack、Meltano 和 Cohere Coral 等其他技术也因其对该领域的独特贡献而备受关注。此外，多模态、相似度计算方法以及高效的索引方法等技术在一定程度上对 RAG 未来的发展起到关键的推动作用。
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论文批注：
对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重
对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。
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