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RECOMP: 通过压缩和选择性增强改进基于检索的语言模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文献提出了一种将检索到的文档压缩为文本摘要的方法，以提高任务性能。该方法在语言建模和开放域问题回答任务中实现了最低为6%的压缩率，并能够迁移到其他语言模型。
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关键要点
- 提出了一种将检索到的文档压缩为文本摘要的方法。
- 该方法旨在降低计算成本并减轻语言模型的负担。
- 在语言建模和开放域问题回答任务中，实现了最低为6%的压缩率。
- 在性能上实现了最小损失。
- 该方法能够迁移到其他语言模型。
- 提供的摘要与检索文档基本一致。
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