今日arXiv最热NLP大模型论文:伯克利&DeepMind联合研究,RaLMSpec让检索增强LLM速度提升2-7倍!
引言:知识密集型NLP任务中的挑战与RaLM的潜力在知识密集型自然语言处理(NLP)任务中,传统的大语言模型面临着将海量知识编码进全参数化模型的巨大挑战。这不仅在训练和部署阶段需要大量的努力,而且在模型需要适应新数据或不同的下游任务时,问题更加严重。为了应对这些挑战,近期的研究提出了检索增强型语言模型(Retrieval-augmentedLanguageModels,RaLM),它通过检索增强将