arXiv 自然语言处理· Samarth Varshney, Ritu Yadav·· 5 小时前AI 评分39
TriageRAG：面向专业领域适配检索增强语言模型的故障感知自训练
TriageRAG: Failure-Aware Self-Training for Adapting Retrieval-Augmented Language Models to Specialized Domains
AI 导读
研究人员提出故障感知自训练方法 TriageRAG，通过探测自生成问题将其分流为四类并路由至针对性训练信号，用于将检索增强语言模型适配至专业领域。在基于 Qwen3-4B 的 11 个数据集及 Qwen3-8B 的 CS-Bench 评测中，TriageRAG 相比同等预算的 SimRAG 提升 1.2-6.4 分，并在检索损伤基座模型的所有情况下均恢复了闭卷水平。
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