自然语言处理:第五十二章 LongCite：助力RAG应用，让大模型精准找到引用

代码： https://github.com/THUDM/LongCite\

数据：

• HF：https://huggingface.co/datasets/THUDM/LongCite-45k
• 魔搭：https://modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/LongCite-45k

模型：

• HF：https://huggingface.co/THUDM
• 魔搭：https://modelscope.cn/organization/ZhipuAI

Demo ：https://huggingface.co/spaces/THUDM/LongCite

论文： https://arxiv.org/abs/2409.02897

视频： https://www.bilibili.com/video/BV1QD4zexEU2/

写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

超长的上下文窗口已经成为最新一代语言模型的标配，例如GLM-4-9B-1M，Gemini 1.5等，这种模型常常被广泛应用于长文档问答场景。

然而，当前的长文本模型并没有在其回答中标注出每句话在原文中的依据，而由于文档过长，用户很难去验证模型提供的信息。此外，模型的输出也常常会出现幻觉，并不忠于原文，这严重影响了模型的可信性。

针对这一问题，通常