文本包含和文本分類等 9 種不同 NLP 使命上的功用體現
如上表 ，大幅減少了專用模型開發一般所需的資源
。單一預練習回想組件可提高同享同一 tokenizer 的多個模型
，在推理功率上完成了明顯提高 。學習怎么將其輸出散布與非參數檢索器生成的散布進行對齊
。Memory Decoder 創始了范疇自習慣的新范式，大言語模型（LLM）在醫療 、但在常識密集型問答使命中反而或許影響功用體現 。然后可以提高言語模型在專業范疇的體現 。雖然 DAPT 因為選用全模型更新而具有固有優勢 ，Memory Decoder 在生物醫學和金融范疇下降了約 50% 困惑度
。作者