主要观点总结
本文全面回顾了关于检索增强大型语言模型（RA-LLMs）的研究工作，涵盖了架构、训练策略和应用三个主要技术视角。文章介绍了大型语言模型（LLMs）的基本原理和最近进展，并强调了检索增强生成（RAG）技术在提供可靠且最新的外部知识方面的能力。文章还讨论了RA-LLMs的对应能力，当前的局限性以及未来研究的前景方向。
关键观点总结
关键观点1: 介绍RA-LLMs的背景和重要性
作为人工智能领域最先进的技术之一，检索增强生成（RAG）技术能够提供可靠且最新的外部知识，为众多任务带来便利。特别是在AI生成内容（AIGC）时代，RAG强大的检索能力可以帮助生成式AI生成高质量的输出。
关键观点2: 全面回顾RA-LLMs的研究工作
文章涵盖了RA-LLMs的架构、训练策略和应用三个主要技术视角，并简要介绍了LLMs的基本原理和最近进展。
关键观点3: 介绍RA-LLMs在不同领域的应用和挑战
文章按应用领域对主流相关工作进行分类，详细说明了每个领域面临的挑战及RA-LLMs的对应能力。
关键观点4: 讨论RA-LLMs的局限性和未来研究方向
文章讨论了RA-LLMs的当前局限性以及未来研究的几个有前景的方向，包括提供更深刻的见解和进一步的技术创新。
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来源：专知 本文 约1000字 ，建议阅读 5 分钟 在本教程中，我们全面回顾了现有的关于检索增强大型语言模型（RA-LLMs）的研究工作 。 作为人工智能领域最先进的技术之一， 检索增强生成（RAG） 技术能够提供可靠且最新的外部知识，为众多任务带来了巨大的便利。特别是在AI生成内容（AIGC）时代，RAG强大的检索能力可以提供额外的知识，帮助现有的生成式AI生成高质量的输出。最近，大型语言模型（LLMs）在语言理解和生成方面展现了革命性的能力，但它们仍面临固有的局限性，如幻觉和过时的内部知识。鉴于RAG在提供最新且有用的辅助信息方面的强大能力， 检索增强的大型语言模型（RA-LLMs） 应运而生，利用外部的权威知识库，而不是单纯依赖模型的内部知识，从而增强LLMs的生成质量。 在本教程中，我们全面回顾了现有的关于检索增强大型语
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