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最近邻假设解码用于 LLM 生成和归因
原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了提高非参数神经语言模型效率的方法，实验表明在保持性能的同时可提升推理速度6倍。引入的$k$NN-LMs模型结合了预训练神经语言模型与最近邻模型，取得了新的最先进困惑度。此外，研究显示检索增强语言模型在少数样本任务中表现优异，并提出了改进方法以提升模型在新领域的适用性。
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关键要点
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本文探讨了提高非参数神经语言模型效率的方法，实验表明在保持性能的情况下可提升推理速度6倍。
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$k$NN-LMs模型结合了预训练神经语言模型与最近邻模型，取得了新的最先进困惑度15.79。
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检索增强语言模型在少数样本任务中表现优异，且在领域适应中具有快速提高准确度的优势。
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研究表明检索文本的词汇和语义匹配对性能有显著影响，成功提高了困惑度近4%。
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提出的基于分块的$k$NN-MT模型在机器翻译中具有显著的速度优势，并支持域适应能力。
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通过引入gating机制和kNN预测的统计数据，微调阶段的基线翻译模型实现了一致的改进。
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延伸问答
如何提高非参数神经语言模型的效率？
通过引入$k$NN-LMs模型，可以在保持性能的情况下提高推理速度6倍。
$k$NN-LMs模型的主要特点是什么？
$k$NN-LMs模型结合了预训练神经语言模型与最近邻模型，取得了困惑度15.79的最先进成绩。
检索增强语言模型在少数样本任务中的表现如何？
检索增强语言模型在少数样本任务中表现优异，能够快速提高准确度。
如何提高模型在新领域的适用性？
可以通过适配器和重排序模块等方法来改进半参数最近邻语言模型的适用性。
检索文本的词汇和语义匹配对模型性能的影响是什么？
检索文本的词汇和语义匹配对性能有显著影响，成功提高了困惑度近4%。
基于分块的$k$NN-MT模型在机器翻译中有什么优势？
该模型在机器翻译中具有显著的速度优势，并支持域适应能力。
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