RETRIEVAL MEETS LONG CONTEXT LARGE LANGUAGE MODELS

本文是LLM系列文章,针对《RETRIEVAL MEETS LONG CONTEXT LARGE LANGUAGE MODELS》的翻译。

检索满足长上下文大语言模型

摘要

扩展大型语言模型(LLM)的上下文窗口最近越来越流行,而通过检索来增强LLM的解决方案已经存在多年。自然的问题是:i)检索增强与长上下文窗口,哪一个更适合下游任务?ii)能否将这两种方法结合起来,实现两全其美?在这项工作中,我们通过使用两种最先进的预训练LLM研究这两种解决方案来回答这些问题,即专有的43B GPT和LLaMA2-70B。也许令人惊讶的是,我们发现具有4K上下文窗口的LLM在生成时使用简单的检索增强,可以在长上下文任务上通过位置插值实现与具有16K上下文窗口的微调LLM相当的性能,同时需要更少的计算。更重要的是,我们证明了无论LLM的扩展上下文窗口大小如何,检索都可以显著提高LLM的性能。我们的最佳模型,具有32K上下文窗口的检索增强LLaMA2-70B,在七项长上下文任务(包括问答和基于查询的摘要)的平均得分方面优于GPT-3.5-turbo-16k和Davinci003。它也在一定程度上优于其非检索LLaMA2-70B-32k基线,同时在生成方面要快得多。我们的研究为从业者提供了关于LLM的检索增强与长上下文扩展的选择的一般见解。

1 引

自然语言和视觉连接是一种研究方法,旨在通过语言和图像的融合,改进车辆检索系统。这种方法利用了自然语言处理和计算机视觉的技术,以实现更准确和智能的车辆检索。 在过去的几年中,对于车辆拍摄的图像进行自动检索的研究得到了迅速的发展。传统的车辆检索方法主要基于图像中的颜色、纹理和形状等视觉特征。然而,这些方法往往存在局限性,无法捕捉到车辆的更细致特征,也无法解决语言和图像之间的关联问题。 自然语言和视觉连接的研究方法通过融合语言和图像的信息,使车辆检索系统具备了更强的智能化能力。该方法首先通过自然语言处理技术,将用户的描述或查询翻译成机器可理解的语义表示。然后,利用计算机视觉技术,对图像进行分析和处理,提取出视觉特征。最后,将语义表示和视觉特征进行匹配,以实现车辆检索。 这种连接语言和视觉的方法可以克服传统车辆检索方法的局限性,实现更准确和智能的车辆检索。通过语言的引导,系统能够更好地理解用户的查询意图,并从图像中精确地捕捉到车辆的特征。同时,通过与视觉信息的融合,系统能够提供更全面和准确的搜索结果,提高了检索的准确性和效率。 总而言之,连接语言和视觉的研究方法为自然语言驱动的车辆检索系统的发展带来了新的机遇。这种方法通过融合语言和图像信息,提高了车辆检索的准确性和智能化程度,为用户提供更好的检索体验。随着自然语言处理和计算机视觉技术的不断进步,我们相信连接语言和视觉的车辆检索方法将在未来取得更多的突破和应用。
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