深度解析RAG大模型知识冲突，清华西湖大学港中文联合发布
深度解析RAG大模型知识冲突，清华西湖大学港中文联合发布随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。
来自主题: AI技术研报
11339 点击 2024-07-10 18:43
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随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。
这几年，人们都在谈论大模型。特别是在 Scaling Law 的指导下，人们寄希望于将更大规模的数据用于训练，以无限提升模型的智能水平。在中国，「数据」作为一种与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，价值越来越被重视。
亚历山大·王从麻省理工学院辍学后开始创业，25岁被《福布斯》评为“世界上最年轻的白手起家的亿万美元富翁”。
市值140亿美元的初创公司Scale AI正在招聘博士训练LLM，用人成本的升高让该公司的毛利率在2023年有所下降，但创始人Alexandr Wang预计今年营收将增加两倍，突破十亿美元。
海明威的《太阳照常升起》中，迈克·坎贝尔说出了那个简短的名言：“逐渐地，然后突然地”（ Gradually，and then suddenly）。
AI 手机的「第一次世界大战」已经打响。
AI 引领革命，打赢「端到端」之战核心靠算力？
AI手机，革命正当时。
「Scaling Law is not enough，虽然有红利，但并不能通往真正的 AGI。」
Scaling Law 持续见效，让算力就快跟不上大模型的膨胀速度了。「规模越大、算力越高、效果越好」成为行业圭皋。主流大模型从百亿跨越到 1.8 万亿参数只用了1年，META、Google、微软这些巨头也从 2022 年起就在搭建 15000 卡以上的超大集群。「万卡已然成为 AI 主战场的标配。」