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RIMS:通过平滑多对聚合进行偏好优化以用于小规模语言模型检索增强生成

arXiv cs.CL · 2026-07-21 缓存

本文提出了RIMS,一种面向小规模语言模型在检索增强生成中的三阶段偏好优化框架,利用合成思维链数据和可微软聚合机制来提高对噪声证据的鲁棒性。实验表明,在多跳问答基准上,该方法相较于基线持续取得改进。

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