加州大学伯克利分校发布论文的主题是关于如何将大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）适应于特定领域的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）任务。简单来说，就是研究如何让AI模型在处理特定领域的问题时，能够更准确地利用相关文档来提供答案。例如，如果一个医生想要了解某种药物的最新研究成果，使用RAFT训练的系统可以快速从PubMed等医学文献数据库中检索相关文档，并提供一个包含推理过程的答案，帮助医生理解药物的作用机制和可能的副作用。这样，医生就可以更有信心地为病人提供基于最新研究的建议。
项目主页：https://gorilla.cs.berkeley.edu
GitHub：https://github.com/ShishirPatil/gorilla
Demo：https://huggingface.co/spaces/gorilla-llm/gorilla-demo
主要功能和特点：
- RAFT（Retrieval Augmented Fine Tuning）：这是论文提出的一种训练方法，它通过结合监督式微调（Supervised Fine-Tuning，简称SFT）和检索增强生成（RAG），来提升模型在特定领域内回答问题的能力。
- 忽略干扰文档：RAFT训练模型识别并忽略那些对回答问题没有帮助的文档，即干扰文档，只关注那些能够提供有用信息的文档。
- 链式思考（Chain-of-Thought）：RAFT生成的答案不仅仅是直接的答案，还包括了推理过程，帮助模型更好地理解和解释其答案。
工作原理：
- 训练过程：在RAFT中，模型被训练去从给定的问题和一组检索到的文档中生成答案。这个过程包括识别出哪些文档是有用的（即“oracle”文档），哪些是干扰文档，并基于有用的文档生成包含推理过程的答案。
- 处理干扰：为了提高模型的鲁棒性，RAFT在训练数据中故意包含一些不包含答案信息的干扰文档。这样，模型在训练时就学会了如何从混合了有用和无用信息的环境中提取关键信息。
具体应用场景：
- 专业领域问答：RAFT适用于需要在特定领域内进行问答的场景，比如医学、法律或技术文档的问答系统。
- 企业知识库：企业可以利用RAFT来构建一个能够理解和回答与公司内部文档相关的问题的系统，帮助员工快速找到所需信息。
- 学术研究：在学术研究中，RAFT可以帮助研究人员快速从大量的文献中找到相关信息，并生成解释性的摘要。
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