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是应该从 7billion 到 65billion 参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。清华大学
提出了一种基于自回归填充的通用语言模型 gl 在整体基于 transforr 的基础上作出改动，在一
些任务的表现上优于 gpt3-175b。
大语言模型，例如 gpt 系列、 系列、i 系列等，在自然语言处理方面取得了显著的
成功，展示了超强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。2020
年，由 lewis 等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问
题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息，而且确保响应是基于检测到的证据的，从而显
著提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使 rag 能够解决诸如生成幻
觉等问题。rag 与 ll 的集成得到了迅速的应用，提高了自然语言处理任务的性能，并且使得模型
能够更好地利用外部知识和背景信息。
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