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TOOL · CL_161012 · Jul 23 · 14:00

新的SHIFT框架通过隐式推理增强了基于LLM的检索

研究人员推出了一种新的LLM检索器训练框架SHIFT，旨在提高在推理密集型检索任务上的性能。SHIFT通过基于细粒度下一词预测的重构，解决了检索和生成之间的目标不匹配问题。该框架还通过残差投影和面向任务的双向注意力聚合，将LLM转化为高效的检索器。实验表明，SHIFT在各种基准测试中均优于现有检索器。