多语言长文本检索与推理的评估
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了大型语言模型在多语言环境中处理长文本检索及推理的能力不足问题。通过对五种语言的长文本模型进行评估,我们发现不同语言间的性能差异显著,特别是在面对多个目标句时,低资源语言的表现进一步下降。这一发现突显了现有模型在长文本和多目标句场景下的局限性。
研究显示,简单的检索增强技术能在生成时达到与微调长上下文窗口模型相当的性能,但计算量更小。检索提升了大型语言模型的性能,不受上下文窗口大小限制。最佳模型LLaMA2-70B在多个任务中优于GPT-3.5-turbo-16k,并在生成速度上更快。这为选择检索增强或扩展上下文提供了新见解。