长上下文语言模型是否能包含检索、RAG、SQL 等功能？
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。基于长上下文语言模型（LCLMs）的 LOFT 基准评估了 LCLMs 在上下文检索和推理方面的性能，发现它们能与最先进的检索系统和 RAG 系统媲美，但在像 SQL 一样需要组合推理的领域仍存在挑战，提示着需要继续研究随着上下文长度增长时的提示策略的影响。LOFT 为 LCLMs 提供了严格的测试平台，展示了随着模型能力的扩展，它们取代现有范式并解决新任务的潜力。
研究发现，使用简单的检索增强可以在生成时实现与微调后的大型语言模型相当的性能，计算量较小。检索还可以显著提高大型语言模型的性能，不受扩展上下文窗口大小的限制。最佳模型在长上下文任务中表现优于其他模型，并且生成速度更快。这项研究为从业者提供了关于选择检索增强与扩展大型语言模型的长上下文的见解。
