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语言模型能够在无外部监督的情况下自主学习
大语言模型（LLMs）在追求超人类表现时，传统上一直依赖于人类注释的数据集和预定义的训练目标 - 这是一种既费时又固有有限的过程。本文提出了一种变革性的方法：自主学习 LLMs，这是一种无监督学习范式，使模型摆脱了人类监督的限制。我们的方法
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a month ago
非知识密集型任务的提示引导检索增强
该研究提出了一种名为 PGRA 的两阶段框架，旨在解决利用检索增强方法提高大多数非知识密集型任务表现所面临的两个主要挑战：多样的相关性评分函数和训练成本与任务性能之间的两难境地。PGRA 通过采用面向任务的检索器建立共享的静态索引并高效选择
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a year ago
基于半监督学习的面向知识检索任务的对话系统
提出一种基于检索的方法，以加强 TOD 系统中的知识选择，并结合半监督学习进行潜变量模型，该模型可以与知识检索器一起利用有标签和无标签的对话数据。实验证明，该方法在有标签和半监督设置下均优于传统的数据库查询方法。
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a year ago
EMNLP
检索增强通识推理：一种统一方法
本文提出了一种统一的基于检索增强的通识推理框架（RACo），包括一个新构建的包含 2000 万个文档的通识语料库和训练通识检索器的新策略。对四个不同的通识推理任务进行的广泛评估结果表明，我们提出的 RACo 可以显著优于其他知识增强方法的竞
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2 years ago
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