研究人员开发了一种新方法来适应大型语言模型（LLM），使其能够主动从维基百科和网络浏览器等外部来源检索信息。这种被称为“主动信息检索”的方法被整合到一个基于搜索的训练程序中，该程序可以维护和修剪候选上下文。该方法在翻译、健康场景和推理任务等各种领域都显示出显著的性能提升，同时被证明具有数据效率高且可泛化到不同模型的特点。 AI
影响 使LLM能够动态获取新知识，有可能提高它们在快速发展领域的效用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM适应新方法的学术论文。
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Most existing large language models (LLMs) are expensive to adapt after deployment, especially when a task requires newly produced information or niche domain knowledge. Recent work has shown that, by manipulating and optimizing their context, LLMs can be tailored to downstream t…