一篇新的研究论文探讨了语言模型中预训练与检索的相互作用，研究了模型容量和预训练数据的扩展如何影响检索收益。研究发现，检索收益在很大程度上是前置的，在模型参数扩展的早期就实现了大部分改进。检索的表现收益是目标依赖的，小型模型表现出更好的困惑度，而大型模型则实现了更高的准确性。值得注意的是，从先前见过的数据中检索保留了其大部分有效性，这表明在语言模型设计中，数据在内部知识和外部访问之间进行了战略划分。 AI
影响 通过优化内部知识与外部检索之间的数据划分，提出了设计语言模型的新策略。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍语言模型交互研究结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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