页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「RAG端到端训练」找到 4 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…oss-attention注入decoder各层，如Fusion-in-Decoder (FiD) 输出层/自适应融合：Self-RAG让模型自己决定何时检索、用多少检索结果 3. 端到端训练 传统：检索器固定（Elasticsearch）→ 生成器固定（GPT-3）→ 零梯度流动 现代：检索编码器 + 生成器 联合优化 - 挑战：检索的离散操作不可微 - 解法：Gumbel-Softmax近似、强化学习（REINFORCE）、或者像REALM那样预训练整个系统 4. 关键能…
匹配正文：…前主流） 框架 核心机制 特点 ColPali 延迟交互+视觉token级编码 端到端，无需OCR，适合文档理解 Qwen-VL-RAG 统一多模态Embedding 中文优化，图文联合表征 LlamaIndex多模态 多向量空间+重排序 工程成熟，灵活度高 3. 关键架构差异 Embedding层 方案A：冻结视觉编码器（CLIP/SigLIP）+ 投影对齐 方案B：端到端训练（如ColPali的ViT+Transformer） 检索策略 早期融合：图文拼接后统一编码 晚期…
…OCR方案正在改变“先解析再[[嵌入]]”的传统范式。它直接把PDF页面编码成token序列，省去了版面分析、OCR这些前置步骤，端到端训练，对复杂排版效果很好。但代价是计算量更大，而且对纯文本页面的检索精度可能不如传统方法。 所以整体上，我更倾向把多模态RAG看成一套组件化的方案，根据业务场景选编码器、定检索策略、挑生成模型，不存在万能框架。关键是把跨模态对齐的坑填好，再平衡好成本和效果。 点明本质：多模态RAG解决的是图文混合输入场景下的检索生成问题 框架选择：Llama…
学习内容与项目面试，在同一条路上。