新しいテキスト生成アプローチであるリトリーバルベースのテキスト生成パラダイムシフトについて、本研究は、ヒューリスティックと自己強化を使用して構築されたトレーニングオラクルを通じて主要な課題に取り組んでいます。知識集約的タスクやオープンエンドのテキスト生成タスクにおいて、提案手法は標準LMや最先端のリトリーバル拡張手法を上回る性能を示しました。さらに、提案手法は拡大または特定ドメイン用の小さなインデックスでも優れたパフォーマンスを発揮し、他のリトリーバル拡張ベースラインよりも最低世代遅延時間を達成しています。
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by Bowen Cao,De... at arxiv.org 03-01-2024
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