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每日论文速递 | NLP大佬们联合发文,倡导使用检索增强模型RA-LMs

摘要:参数化语言模型(LMs)通过在大量网络数据上进行训练,展现出了显著的灵活性和能力。然而,它们仍然面临着诸如幻觉、难以适应新数据分布以及缺乏可验证性等实际挑战。在这篇立场论文中,我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储,检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强,并且具有可归因性。尽管具有潜力,但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用:具体来说,当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务(如问答)的文本利用方面遇到困难,检索和LM组件之间的互动有限,缺乏用于扩展的基础设施。为了解决这些问题,我们提出了开发通用检索增强型LMs的路线图。这涉及重新考虑数据存储和检索器,探索具有改进的检索器-LM交互的流水线,并且在高效训练和推理的基础设施上进行重大投资。

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    爬虫数据存储技术比较:数据库 vs. 文件 vs. NoSQL

    事件描述: 在进行网络爬虫开发时,数据存储是一个关键的环节。不同的数据存储技术有着各自的特点和适用场景。本文将比较常用的数据库、文件和NoSQL三种数据存储技术,以帮助开发者选择合适的存储方式。 亮点介绍: 1.数据库:提供结构化数据存储和能查询的效高力。 2.文件:简单易用,适合小规模数据存储和快速读写。 3.NoSQL:灵活的数据模型和可扩展性,适用于大规模数据存储和分布式系统。 背景介绍: 数据库是一种常见的数据存储方式,如MySQL、PostgreSQL等,它们提供了结构化数据存储和强大的查询能文件。力存储是一种简单的存储方式如,CSV、JSON等,适用于小规模数据存储和快速读写。NoSQL是一类非关系型数据库,如MongoDB、Redis等,它们具有灵活的数据模型和可扩展性。 示例代码: 下面是Python的pymysql库的实现参考

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    关于云计算的海量数据存储模型[通俗易懂]

    随着越来越多的人使用计算机,整个网络会产生数量巨大的数据,如何存储网络中产生的这些海量数据,已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN,但是面对网络产生的越来越多的数据,这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差,系统性能低,存储分散。NAS 虽然使用方便,成本低廉,但最是存储性能差。SAN 存储效能优异,能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率,但是其架构为封闭式架构,无法整合不同系统,且规模过大成本较高。 2006 年底,Google 第一次提出了“云”的概念,为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型,是依据云计算的核心计算模式MapReduce],并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3],将存储模型和云计算结合在一起,实现海量数据的分布式存储。

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