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大語言模型何時需要檢索?UCLA提出全新自監(jiān)督選擇性檢索策略

大語言模型何時需要檢索?UCLA提出全新自監(jiān)督選擇性檢索策略

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原標(biāo)題:大語言模型何時需要檢索?UCLA提出全新自監(jiān)督選擇性檢索策略
關(guān)鍵字:模型,報告,政策,選擇性,工作
文章來源:人工智能學(xué)家
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來源:PaperWeekly
作者:吳迪
單位:UCLA
研究方向:自然語言處理前言最近一年開始做知識增強(qiáng)語言模型的方向。暑假去到了 AWS AI 的 CodeWhisperer 組實(shí)習(xí),在 repository-level code completion 這個任務(wù)上進(jìn)行了一些相關(guān)研究,有了一些發(fā)現(xiàn),也投中了一篇 ICML Oral,便把感悟?qū)懗纱宋模M蠹叶嗯u指正。背景2.1 檢索增強(qiáng)語言模型(Retrieval Augmented Language Models, RALMs)一般來說,只要語言模型在推理階段使用了外部知識,就可以被叫作檢索增強(qiáng)語言模型。
https://acl2023-retrieval-lm.github.io/slides/3-architecture.pdf
上圖截取自 ACL 2023 的 tutorial[1],我認(rèn)為可以大致代表 NLP 社區(qū)對 RALM 最普遍的認(rèn)識。可以看到這里的外部知識大多都是非結(jié)構(gòu)化的知識,比如實(shí)體或者大段的文本。然而把知識提供給模型的方式和粒度是多種多樣的,比如 kNN-LM[2]是在最終預(yù)測的 token 層面上把模型和


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文章來源:人工智能學(xué)家
作者微信:AItists
作者簡介:致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)

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