大语言模型何时需要检索？UCLA提出全新自监督选择性检索策略

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原标题：大语言模型何时需要检索？UCLA提出全新自监督选择性检索策略
关键字：模型,报告,政策,选择性,工作
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来源：PaperWeekly
作者：吴迪
单位：UCLA
研究方向：自然语言处理前言最近一年开始做知识增强语言模型的方向。暑假去到了 AWS AI 的 CodeWhisperer 组实习，在 repository-level code completion 这个任务上进行了一些相关研究，有了一些发现，也投中了一篇 ICML Oral，便把感悟写成此文，希望大家多批评指正。背景2.1 检索增强语言模型（Retrieval Augmented Language Models, RALMs）一般来说，只要语言模型在推理阶段使用了外部知识，就可以被叫作检索增强语言模型。
https://acl2023-retrieval-lm.github.io/slides/3-architecture.pdf
上图截取自 ACL 2023 的 tutorial[1]，我认为可以大致代表 NLP 社区对 RALM 最普遍的认识。可以看到这里的外部知识大多都是非结构化的知识，比如实体或者大段的文本。然而把知识提供给模型的方式和粒度是多种多样的，比如 kNN-LM[2]是在最终预测的 token 层面上把模型和

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