解密prompt系列43. LLM Self Critics
前一章我们介绍了基于模型自我合成数据迭代,来提升LLM生成更合理的自我推理思考链路。但在模型持续提升的道路上,只提升Generator能力是不够的,需要同步提升Supervisor、Verifier的能力,才能...
解密prompt系列39. RAG之借助LLM优化精排环节
RAG的部分我们之前讨论过信息召回的多样性,信息密度和质量,主要集中在召回,融合,粗排的部分。这一章我们集中看下精排的部分。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排模型复...
解密Prompt系列37. RAG之前置决策何时联网的多种策略
前置判断模型回答是否需要联网,之前介绍了自我矛盾和自我拒绝者两个方案。这一章我们再补充几种基于微调,模型回答置信度和小模型代理回答的方案。