谷歌重磅：告別RAG，長上下文的大語言模型無需檢索增強

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原標題：谷歌重磅：告別RAG，長上下文的大語言模型無需檢索增強
關鍵字：模型,長上,任務,下文,上下文
文章來源：夕小瑤科技說
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內容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Richard當今人工智能領域正在經歷一場靜默的。隨著大語言模型(LLM)的快速發(fā)展，它們不僅能夠處理更長的上下文，還展現(xiàn)出驚人的推理和檢索能力。
難道我們要告別基于LLM的檢索增強生成(RAG)了嗎？
結果還真是這樣，最近谷歌發(fā)布專門用于評估長上下文語言模型的LOFT測試基準，該測試基準評估長上下文LLM在各種實際任務中的表現(xiàn)，包括信息檢索、問答和數(shù)據(jù)庫查詢等。LOFT的測試結果顯示，一些最先進的長上下文模型在某些任務上已經達到了與專門訓練系統(tǒng)相近的性能水平。
這意味著什么？它可能預示著AI應用的一個新時代的到來。在不久的將來，我們或許只需要一個強大的語言模型，就能完成過去需要多個專門系統(tǒng)才能完成的復雜任務。不過，這項研究同樣指出大語言模型存在一些缺陷亟待解決。
論文標題：Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More?
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2406.13121
AI界的新挑戰(zhàn)與機遇近年來，大型語言模型(LLM)的快速發(fā)展為人

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：專業(yè)、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯(lián)網大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189