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  1. RESEARCH · CL_06660 ·

    Rabtriever模型高效检索理由,降低LLM计算成本

    研究人员开发了一种新颖的方法Rabtriever,以提高基于理由的信息检索的效率。该方法采用生成式重排器的策略内蒸馏,灵感来自联合嵌入预测架构(JEPA)。Rabtriever通过将传统方法的二次复杂度优化为线性复杂度,显著降低了计算成本,同时在各种检索任务上保持了可比的准确性。