巴西利亚大学的TransLab研究人员提出了LLMQuoter，这是一种轻量级模型，旨在通过“先引用后回答”的策略增强检索增强生成（RAG）系统。基于LLaMA-3B架构，LLMQuoter通过识别关键文本证据来降低认知负担，提高准确性，并利用知识蒸馏技术显著提升性能，准确率比传统方法提高超过20个百分点。该模型为复杂推理任务提供了一种可扩展且资源友好的解决方案，优化了RAG工作流。
参考：
https://arxiv.org/abs/2501.05554
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巴西利亚大学的TransLab研究人员提出了LLMQuoter，这是一种轻量级模型，旨在通过“先引用后回答”的策略增强检索增强生成（RAG）系统。基于LLaMA-3B架构，LLMQuoter通过识别关键文本证据来降低认知负担，提高准确性，并利用知识蒸馏技术显著提升性能，准确率比传统方法提高超过20个百分点。该模型为复杂推理任务提供了一种可扩展且资源友好的解决方案，优化了RAG工作流。
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