算法论文8
Meta提出REFRAG,让RAG提速30倍
深度学习自然语言处理
AI 摘要
Meta等团队提出REFRAG框架解决RAG系统效率瓶颈。它把无关段落压缩成代表向量,用强化学习选关键段落,实现显著加速,实验证明其在多任务中性能优,无需改模型,易用性好。
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炸裂提速30倍!Meta提出REFRAF,无需改动模型,让RAG告别冗余与等待
近年来,RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价,Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩,引入强化学习选关键段落,实现高达30.85倍的TTFT加速,且无需改模型结构,实用性强。

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