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LaRA：评估检索增强生成和长上下文Llama
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内容提要
本文解决了检索增强生成（RAG）与长上下文（LC）大语言模型（LLMs）之间缺乏明确比较的问题，特别是在现有基准设计限制的背景下。通过提出LaRA这一新基准，研究表明在选择RAG还是LC时需综合考虑模型参数大小、长文本能力、上下文长度、任务类型以及检索到的片段特性等多种因素，为实践者提供有效指导。
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