谷歌重磅：告别RAG，长上下文的大语言模型无需检索增强

AIGC动态欢迎阅读

原标题：谷歌重磅：告别RAG，长上下文的大语言模型无需检索增强
关键字：模型,长上,任务,下文,上下文
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：0字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | Richard当今人工智能领域正在经历一场静默的革命。随着大语言模型(LLM)的快速发展，它们不仅能够处理更长的上下文，还展现出惊人的推理和检索能力。
难道我们要告别基于LLM的检索增强生成(RAG)了吗？
结果还真是这样，最近谷歌发布专门用于评估长上下文语言模型的LOFT测试基准，该测试基准评估长上下文LLM在各种实际任务中的表现，包括信息检索、问答和数据库查询等。LOFT的测试结果显示，一些最先进的长上下文模型在某些任务上已经达到了与专门训练系统相近的性能水平。
这意味着什么？它可能预示着AI应用的一个新时代的到来。在不久的将来，我们或许只需要一个强大的语言模型，就能完成过去需要多个专门系统才能完成的复杂任务。不过，这项研究同样指出大语言模型存在一些缺陷亟待解决。
论文标题：Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More?
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.13121
AI界的新挑战与机遇近年来，大型语言模型(LLM)的快速发展为人

原文链接：谷歌重磅：告别RAG，长上下文的大语言模型无需检索增强

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189