该研究探讨了检索增强语言模型（RALMs）在特定应用中的性能提升，分析了五个问答基准，并提出了减轻性能下降的方法。通过结合检索信息与大型语言模型，显著提高了生物医学任务的推理能力和准确性，强调了其在多任务中的应用潜力。
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