主动学习在知识挖掘中的应用 -- 知识铺

ActiveRAG: 揭示知识宝库的主动学习框架 摘要 传统的检索增强生成（RAG）模型为大型语言模型（LLMs）处理知识密集型任务提供了新的途径。然而，现有模型在吸收外部知识时过于被动，限制了LLMs的学习和理解能力。本文提出了ActiveRAG框架，它通过主动学习机制，改变了这一局面。ActiveRAG利用知识建构机制深化对外部知识的理解，并设计了认知纽带机制，整合思维链和知识建构的成果，精准调校LLMs的内在认知。实验结果显示，ActiveRAG在问答数据集上的性能提升了5%。 介绍 ActiveRAG框架的创新之处在于，它不再让LLMs被动地接收知识，而是通过主动学习，加强了模型对知识的理解和应用。这一框架包括两个核心机制：知识建构和认知纽带。知识建构机制通过关联已有知识，加深对新知识的理解和记忆。认知纽带机制则进一步整合这些知识，优化LLMs的认知过程。 实验结果 通过一系列实验，ActiveRAG证明了其在问答数据集上的优越性能，相较于传统RAG模型，实现了5%的性能提升。这表明ActiveRAG能够更有效地帮助LLMs处理和理解知识密集型任务。 资源获取 所有相关数据和代码均已在GitHub上开源，可以通过以下链接访问：ActiveRAG GitHub Repo。 结论 ActiveRAG框架为LLMs提供了一种新的学习和理解知识的方法，通过主动学习机制，显著提高了模型在知识密集型任务上的表现。