DecisionRAG论文提出用决策模型替代检索器的检索方法
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DecisionRAG论文提出用决策模型替代检索器的检索方法
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AI 综述
arXiv论文提出DecisionRAG，用预训练语言模型的决策模型在一次前向传播中联合评估候选分支且不生成token，通过导航文档结构完成检索，无需检索器或任务特定训练。 论文称，在无任务特定训练和第一阶段检索器的条件下，DecisionRAG在MultiDoc2Dial上比带8B reranker的稠密检索高13.8 R@1，在Natural Questions上高17.4 Hit@1；在含268万Wikipedia段落的四个基准上，每次查询检索耗时0.7-1.8秒。
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最新进展10月27日 01:59
DecisionRAG 论文提出无检索器检索：用决策模型导航文档报道时间线
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10月27日
- arXiv · cs.AIDecisionRAG 论文提出无检索器检索：用决策模型导航文档
arXiv 论文提出 DecisionRAG，利用预训练语言模型的决策模型在一次前向传播中联合评估候选分支且不生成 token，无需检索器或任务特定训练即可浏览语料库结构完成检索。它在 MultiDoc2Dial 上比带 8B reranker 的稠密检索高 13.8 R@1，在 Natural Questions 上高 17.4 Hit@1。在含 268 万 Wikipedia 段落的四个基准上，每次查询检索仅需 0.7-1.8 秒。
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