链接:Dancing in Chains: Reconciling Instruction Following and Faithfulness in Language Models - AMiner analysis编组moreVIP
大型语言模型 (LLM) 是功能强大的通用工具，但它们通常缺乏特定领域的知识，而这些知识通常存储在企业存储库中。使用您自己的数据微调自定义 LLM 可以弥补这一差距，而数据准备是此过程的第一步。这也是一个关键步骤，可以显着影响微调模型的性能。然而，手动创建数据集可能既昂贵又耗时。
本文研究旨在建立评估 LLM 在解决农业复杂问题方面的能力的基线，通过评估使用 RAG 或/和微调时的表现，该研究为了解农业领域 LLM 的优势和局限性提供了宝贵见解，如下图 Table 23 所示:RAG 可以有效提高 LLM 的准确性，在数据域上下文相关的情况下非常有效。
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GraphRAG GraphRAG Doc Tokens4263142631Triplets Graph734 nodes， 1064 edges779 nodes， 967 edgesDoc Structure Graph76 nodes， 1090 edgesN/APrompt Tokens375768744990Completion Tokens41797227230Total Tokens417565972220Indexing Time170s210s。
这个概念最早出现在2015年《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文里，作者是 Geoffrey Hinton、Oriol Vinyals 和 Jeff Dean。
