ACL 2024亮点：RAG技术进展与论文解析

本文将重点介绍会议中涉及的与Retrieval-Augmented Generation（RAG）相关的论文，探索这一领域最新的研究成果和发展趋势。

Call Me When Necessary: LLMs can Efficiently and Faithfully Reason over Structured Environments

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.254.pdf

文章首先介绍了LLMs在处理这类任务时的挑战，即需要进行多跳推理，将自然语言话语与结构化环境中的实例相匹配。

在推理路径生成阶段，LLMs根据问题和给定的主题实体生成初始推理路径。在实例化阶段，系统尝试将推理路径与结构化环境匹配，并在遇到错误时收集错误信息。最后，在编辑阶段，LLMs利用这些错误信息来修正推理路径。

LLM as Prompter: Low-resource Inductive Reasoning on Arbitrary Knowledge Graphs

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.224.pdf

KG归纳推理的一个关键挑战是处理文本和结构信息都匮乏的低资源场景。为了解决这一挑战，作者提出了利用大型语言模型（LLMs）生成图结构提示来增强预训练的图神经网络（GNNs），从而为KG归纳推理方法带来新的方法论见解，并在实践中具有很高的通用性。

A + B: A General Generator-Reader Framework for Optimizing LLMs to Unleash Synergy Potential

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.219.pdf

提出了一个名为“A + B”的框架，旨在优化大型语言模型（LLMs）以释放协同潜力。这个框架通过将生成器（generator）和阅读器（reader）的角色分开，以提高LLMs在知识密集型任务中的性能和安全性。

文章阐述了“A + B”框架，其中A代表生成器，B代表阅读器。生成器A负责产生与输入查询相关的上下文，需要高度的事实准确性；而阅读器B则负责解释生成的上下文以提供适当的响应，需要认知推理和与人类偏好的一致性。

Uncovering Limitations of Large Language Models in Information Seeking from Tables

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.82.pdf

文章介绍了一个名为TabIS（Table Information Seeking）的新基准测试，旨在评估大型语言模型（LLMs）在表格信息检索（TIS）方面的能力。TabIS包含三种典型的TIS场景，并采用单选题格式以确保评估的可靠性。通过对12个代表性LLMs的广泛实验。

TEXT2DB : Integration-Aware Information Extraction with Large Language Model Agents

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.12.pdf

文章将信息提取的输出与目标数据库（或知识库）进行整合。这项任务需要理解用户指令来确定提取内容，并根据给定的数据库/知识库架构动态适应提取方式。

设计的框架包括与数据库交互的观察者组件、生成基于代码的计划的规划者组件，以及在执行前提供代码质量反馈的分析器组件。

Graph Chain-of-Thought: Augmenting Large Language Models by Reasoning on Graphs

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.11.pdf

Graph-COT的每次迭代包括三个子步骤：LLM推理、LLM-图交互和图执行。文章还包含了数据集的创建过程，包括数据收集、问题模板设计、使用GPT-4生成多样化的问题表达，以及如何从图中自动生成答案。

Citation-Enhanced Generation for LLM-based Chatbots

https://aclanthology.org/2024.acl-long.79.pdf

文章介绍了一种名为Citation-Enhanced Generation (CEG)的新型方法，旨在减少大型语言模型（LLM）聊天机器人在生成回答时可能出现的虚构内容。

Retrieval-Augmented Retrieval: Large Language Models are Strong Zero-Shot Retriever

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.943.pdf

文章提出了一种名为“Large language model as Retriever (LameR)”的方法，它利用大型语言模型（LLM）来改善零样本（zero-shot）情况下的大规模信息检索性能。LameR的核心思想是通过提示（prompting）LLM，将查询及其潜在答案结合起来，以增强查询并提高检索质量。

ChatKBQA: A Generate-then-Retrieve Framework for Knowledge Base Question Answering with Fine-tuned Large Language Models

https://aclanthology.org/2024.findings-acl.122.pdf

文章提出了ChatKBQA，这是一个新颖的生成-检索KBQA框架，它首先使用微调的大型语言模型（LLMs）生成逻辑形式，然后使用无监督检索方法检索和替换实体和关系，以更直接地改进生成和检索。

Llama2Vec: Unsupervised Adaptation of Large Language Models for Dense Retrieval

https://aclanthology.org/2024.acl-long.191.pdf

Llama2Vec的核心思想是利用两个预文本任务：EBAE（基于嵌入的自编码）和EBAR（基于嵌入的自回归），来促使LLMs生成能够代表输入文本全局语义的嵌入向量。这种方法简单、轻量级，但非常有效。

MINPROMPT: Graph-based Minimal Prompt Data Augmentation for Few-shot Question Answering

https://aclanthology.org/2024.acl-long.16.pdf

文章介绍了一种名为MINPROMPT的新型数据增强框架，它针对少量样本问答（Few-shot Question Answering, QA）任务，旨在提高问答模型的效率和性能。MINPROMPT通过图算法和无监督问题生成技术，从原始文本中提取最有意义的问答训练样本。

• 句子图构建模块：利用句子图表示来结构化原始文本，通过图算法识别出覆盖最多信息的句子子集。

• 数据选择模块：应用近似最小支配集算法来确定最小的句子集合，以覆盖所有共享实体。

• 问题生成模块：将选定的事实句子转换成问答对，进一步转换成提示，为QA模型提供高质量、信息丰富的训练实例。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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