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CAG Mistral 7b

由ruotong-pan開發
基於Mistral-7B微調的70億參數可信度感知生成模型,具備理解並運用上下文可信度進行內容生成的能力。
下載量 37
發布時間 : 3/18/2024

模型概述

該模型在處理RAG(檢索增強生成)中外部引入的噪聲文檔時展現出極強的魯棒性,支持自定義可信度標準,適用於個性化響應生成和知識衝突解決等場景。

模型特點

可信度感知生成
能夠理解並運用上下文可信度進行內容生成,處理噪聲文檔時表現出極強的魯棒性。
自定義可信度標準
支持自定義可信度標準,應用場景廣泛,包括個性化響應生成和知識衝突解決等。
基於Mistral-7B微調
基於Mistral-7B模型微調,具備強大的生成能力和上下文理解能力。

模型能力

可信度感知內容生成
噪聲文檔處理
個性化響應生成
知識衝突解決

使用案例

問答系統
開放域問答
在開放域問答場景中生成可信度高的回答。
展現出極強的魯棒性,能夠處理噪聲文檔。
時效性問答
在時效性問答場景中生成準確且可信的回答。
能夠有效處理知識衝突問題。
錯誤信息干擾問答
在存在錯誤信息的干擾下生成可信的回答。
表現出極強的抗干擾能力。
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