English(EN) Retrieval Built Into the Architecture

架构检索：大语言模型的新范式

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-12 17:08

架构检索方法将文档查找直接嵌入模型架构中，这与将检索文本粘贴到提示中的标准RAG不同。该方法旨在通过一个专门的机制来处理检索到的内容，而不改变主序列长度，从而降低注意力成本并提高效率。kNN-LM和DeepMind的RETRO等示例通过内插输出分布或使用分块交叉注意力来整合外部知识，而不会不成比例地增加计算复杂度。 AI

影响架构检索可以显著降低大语言模型中知识整合的计算成本，从而有可能实现更高效、更强大的模型。

排序理由该条目讨论了大语言模型中检索增强生成的新架构方法，详细介绍了kNN-LM和RETRO等方法，这些都是面向研究的概念。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Topics: infra, model release; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
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检索内建于架构之中

<p><a href="https://multigrid.ai/learn/what-is-rag" rel="noopener noreferrer">Ordinary RAG</a> retrieves documents and pastes them into the prompt, so every retrieved token is an ordinary token paying ordinary attention costs. Architectural retrieval puts the lookup inside the ne…

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