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C

CAG Mistral 7b

由 ruotong-pan 开发
基于Mistral-7B微调的70亿参数可信度感知生成模型，具备理解并运用上下文可信度进行内容生成的能力。
大型语言模型
Transformers
英语
开源协议:MIT#抗噪声文档#可信度感知生成#RAG增强
下载量 37
发布时间 : 3/18/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型在处理RAG（检索增强生成）中外部引入的噪声文档时展现出极强的鲁棒性，支持自定义可信度标准，适用于个性化响应生成和知识冲突解决等场景。

模型特点

可信度感知生成
能够理解并运用上下文可信度进行内容生成，处理噪声文档时表现出极强的鲁棒性。
自定义可信度标准
支持自定义可信度标准，应用场景广泛，包括个性化响应生成和知识冲突解决等。
基于Mistral-7B微调
基于Mistral-7B模型微调，具备强大的生成能力和上下文理解能力。

模型能力

可信度感知内容生成
噪声文档处理
个性化响应生成
知识冲突解决

使用案例

问答系统
开放域问答
在开放域问答场景中生成可信度高的回答。
展现出极强的鲁棒性，能够处理噪声文档。
时效性问答
在时效性问答场景中生成准确且可信的回答。
能够有效处理知识冲突问题。
错误信息干扰问答
在存在错误信息的干扰下生成可信的回答。
表现出极强的抗干扰能力。