SEAL：强调长文本检索中的注意力的扩展方法

本研究解决了大语言模型在长文本检索中的性能不足问题。提出了一种新的方法SEAL，通过强化与长文本检索相关的注意力头，利用零-shot生成数据提升模型性能。研究结果显示，SEAL显著提高了文档问答任务的检索表现，并扩展了长文本处理的能力，为该领域的研究开辟了新方向。