Atlas,https://github.com/facebookresearch/atlas,https://dl.acm.org/doi/epdf/10.5555/3648699.3648950,2023,Dense,"fact checking, question answering, dialog generation, entity linking and slot-filling","KILT : - question answering: Natural Questions , TriviaQA, HotpotQA - slot filling: Zero Shot RE, T-REx - entity linking: AIDA CoNLL-YAGO - dialogue: Wizard of Wikipedia - fact checking: FEVER + MMLU + versions originales de Natural Questions, TriviaQA, FEVER + adaptation de TempLAMA",FullPipeline,Few-shot learning with RAG
Search in the Chain (SearChain),https://github.com/xsc1234/Search-in-the-Chain,https://arxiv.org/abs/2304.14732,2024,framework,"Knowledge intensive tasks (QA, slot filling, fact checking, long-form QA)","HotpotQA, Musique, WikiMultiHopQA, StrategyQA, zsRE, T-REx, FEVER, ELI5,... ",Framework d'interaction entre Retriever et Generator,"Multiples allez-retours entre IR et LLM pour construire une chaine de raisonnement (suite de sous taches déterminées par le LLM) qui est vérifiée, documentée et réorientée par le IR. Cela nourri le LLM (et retour au début de la boucle)."
TAS-Balanced,https://github.com/sebastian-hofstaetter/tas-balanced-dense-retrieval,https://arxiv.org/abs/2104.06967,2021,Dense,Document Retrieval,MSMARCO-Passage,Méthode d'entrainement (par transfert ?) avec co mémoire et calcul non dissuasif
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TAS-Balanced,https://github.com/sebastian-hofstaetter/tas-balanced-dense-retrieval,https://arxiv.org/abs/2104.06967,2021,Dense,Document Retrieval,MSMARCO-Passage,Méthode d'entrainement (par transfert ?) avec co mémoire et calcul non dissuasif
RePlug,https://github.com/swj0419/REPLUG,https://aclanthology.org/2024.naacl-long.463/,2024,Framework,"Toutes taches de RaLLM? Évalué sur ThePile [Gao et al,. 2021]","The Pile [Gao et al., 2021]",module d'extrcation à ajouter à un LLM privé (non affinable),"Conceptuellement, on peut brancher n'importe quel modèle pour faire de l'extraction. Ce qui est apporté est l'idée d'entrainer l'extracteur à l'aide d'un LLM évaluateur"
FID (Fusion in Deccoder),https://github.com/facebookresearch/fid,Multiples dont https://aclanthology.org/2021.eacl-main.74.pdf,2020,Dense,Open domain QA,,FullPipeline/ Framework,DPR&BM25 + T5
https://github.com/IBM/kgi-slot-filling",https://aclanthology.org/2022.naacl-main.194/,2022,Dense/ Framework,QA,KILT,Reranker,"Entrainement d'un reranker autonome. Permet de combiner plusieurs Retrievers.
