谷歌重磅：告别RAG，长上下文的大语言模型无需检索增强

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 夕小瑶科技说 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 ………………………………