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生成还是检索？对医疗开放域问答人工上下文有效性的研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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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，我们的模型在各种任务上表现出色，并在开放式文本生成中具有更高的生成质量。我们的模型在几个基准中实现了最佳性能和最低延迟。我们希望这项工作能够鼓励进一步研究。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 模型在知识密集型任务上表现出色，生成质量更高。
- 在 OpenbookQA 上，模型的准确性从 23.47% 提高到 36.27%。
- 开放式文本生成中的 MAUVE 得分从 42.61% 提高到 81.58%。
- 模型在多个检索增强基准中实现了最佳性能和最低延迟。
- 强调检索是更准确的生成，鼓励进一步研究这一新的转变。
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