今日arXiv最熱NLP大模型論文：伯克利&DeepMind聯合研究，RaLMSpec讓檢索增強LLM速度提升2-7倍！

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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：伯克利&DeepMind聯合研究，RaLMSpec讓檢索增強LLM速度提升2-7倍！
關鍵字：解讀,模型,步驟,語言,步長
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：10341字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創編輯 | Tscom引言：知識密集型NLP任務中的挑戰與RaLM的潛力在知識密集型自然語言處理（NLP）任務中，傳統的大語言模型面臨著將海量知識編碼進全參數化模型的巨大挑戰。這不僅在訓練和部署階段需要大量的努力，而且在模型需要適應新數據或不同的下游任務時，問題更加嚴重。為了應對這些挑戰，近期的研究提出了檢索增強型語言模型（Retrieval-augmented Language Models, RaLM），它通過檢索增強將參數化的語言模型與非參數化的知識庫結合起來。
RaLM通過一次性（one-shot）或迭代（iterative）的檢索與語言模型的交互，來輔助生成過程。盡管迭代式RaLM在生成質量上表現更好，但它由于頻繁的檢索步驟而遭受高昂的開銷。因此，本文提出了一個問題：我們能否在不影響生成質量的情況下減少迭代式RaLM的開銷？
為了解決這一問題，我們提出了RaLMSpec框架，它采用推測性檢索（speculative retrieval）和批量驗證（batched verification）來減少迭代式RaLM的服務開銷，同時保證模型輸出的正確性。RaLMSpe

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。