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RESEARCH · CL_284539 · Oct 6 · 00:00

UNREAL模型统一检索与长上下文证据选择

研究人员推出UNREAL，一个将检索增强生成（RAG）和长上下文推理统一在单一模型中的新框架。该方法利用冻结的LLM内部表示，跨越从长提示到整个语料库的各种尺度选择证据。UNREAL仅添加了最少的训练参数，并在HotpotQA和2WikiMultiHopQA等基准测试中显著提高了召回率，同时还提高了长上下文任务的准确性并降低了计算成本。