检索即生成
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内容提要
我们提出了一种新颖的方法,通过选择上下文相关的短语来生成文本,并使用语言学启发式方法初始化训练阐述,并通过迭代的自我增强来加强训练阐述。实验证明,我们的模型在各种知识密集型任务上表现出色,并在开放式文本生成中表现出更高的生成质量。我们的模型在 OpenbookQA 上将准确性提高到36.27%,在开放式文本生成中的MAUVE得分提高到81.58%。我们的模型在几个检索增强基准中实现了最佳性能和最低延迟。我们希望我们的工作能够鼓励进一步研究这一新的转变。
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关键要点
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提出了一种新颖的方法,通过选择上下文相关的短语生成文本。
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使用语言学启发式方法初始化训练阐述,并通过迭代自我增强来加强训练。
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模型在各种知识密集型任务上表现出色,生成质量更高。
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在 OpenbookQA 上,模型的准确性提高到 36.27%。
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开放式文本生成中的 MAUVE 得分提高到 81.58%。
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模型在多个检索增强基准中实现最佳性能和最低延迟。
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希望鼓励进一步研究这一新的转变。
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