检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡

CMU团队研究表明，在检索增强生成中，扩大检索语料可使中小模型在Natural Questions等基准上逼近甚至超越更大模型的表现，性能提升主要来自答案覆盖增加而非模型理解能力跃升，且收益随语料增长呈边际递减，为RAG系统提供了兼顾成本与效果的优化路径。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/y9-qEM53wHF1Lxd0J8_44g