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wzjs 2025/9/23 14:13:30

数据开放网站建设内容,阿里云手机网站建设,如何设计公司logo,广州网站建设模板增强多跳文档检索的分层表示方法（Layer-wise Retrieval-Augmented Generation, L-RAG) 分层检索增强生成（L-RAG），旨在优化多跳文档检索，以解决现有检索增强生成（RAG）方法的局限性。标准RAG在处理复杂的多跳查询时表现不佳，并且由于迭代处理引入了显著的计算开销。L-RA…

增强多跳文档检索的分层表示方法（Layer-wise Retrieval-Augmented Generation, L-RAG)

分层检索增强生成（L-RAG），旨在优化多跳文档检索，以解决现有检索增强生成（RAG）方法的局限性。标准RAG在处理复杂的多跳查询时表现不佳，并且由于迭代处理引入了显著的计算开销。L-RAG通过利用大语言模型（LLMs）的中间表示来提升检索效率，这些中间层的表示通常包含比最终层输出更细致的信息，从而使得有效的外部知识检索成为可能，而无需生成复杂的内部查询。在这里插入图片描述

主要贡献

1. 信息处理模式分析:SVD分析

通过奇异值分解（SVD）分析权重矩阵，揭示LLMs中的三阶段信息处理模式，过程包括提取、处理和后续提取，从而验证中间层表示的信息含量更为丰富的信息。具体步骤如下：

1.权重矩阵分解
使用SVD将LLM的权重矩阵 $W_{v}$ 分解为三个矩阵 $U$ 、 $\Sigma$ 和 $V$ ，其中 $\Sigma$ 是对角矩阵，包含奇异值 $\sigma$ ， $U$ 和 $V$ 是正交矩阵。
2.变换方向
定义变换方向 $\operatorname{Direction}\left(W_{v}\right)=\left[u_{1} v_{1}^{T},\ldots, u_{r} v_{r}^{T}\right]$