提出UNREAL统一检索与长上下文证据选择框架
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提出UNREAL统一检索与长上下文证据选择框架
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报道摘要
研究者提出 UNREAL，一种模型原生的证据选择框架，从冻结 LLM 的内部表示直接编码 chunk 并生成检索 query，仅新增不到 500K 可训练参数且不改动主干。
摘自 arXiv cs.LG
最新进展10月7日 12:00
UNREAL：用单一模型统一检索与长上下文推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.LGUNREAL：用单一模型统一检索与长上下文推理
研究者提出 UNREAL，一种模型原生的证据选择框架，从冻结 LLM 的内部表示直接编码 chunk 并生成检索 query，仅新增不到 500K 可训练参数且不改动主干。
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