qa-benchmarks

DynaKRAG提出了一种用于多跳检索增强生成的统一框架，该框架学习状态条件策略以选择证据操作，在HotpotQA、2Wiki和MuSiQue上优于基线。

本文研究检索增强生成作为上下文优化过程，表明线性自注意力可以在统一的RAG目标上实现梯度下降。它提出了一种轻量级方法，适用于冻结的RAG大语言模型，通过预测上下文条件的更新，在多个问答基准上提升了性能。