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来源： 夕小瑶科技说 机器学习算法与自然语言处理 本文 约2600字 ，建议阅读 10 分钟 长上下文语言模型通过LOFT基准测试，展现出无需检索增强（RAG）的强大能力。 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
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