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Writer研究人员介绍了《页边写作》（WiM）：一种旨在优化处理检索任务中长输入序列的新推理模式Writer, Inc.的研究人员介绍了一种新的推理模式，称为《页边写作》（Writing in the Margins，简称WiM）。这种方法旨在通过利用一种创新的分段处理技术，优化大型语言模型在需要长上下文检索的任务中的性能。WiM不是同时处理整个输入序列，而是将上下文分解为较小的、易于管理的块。在每个块的处理中，边缘笔记会指导模型。这些笔记帮助模型识别相关信息并做出更有信息量的预测。通过采用这种分段方法，WiM显著提高了模型的效率和准确性，而无需进行微调。在性能方面，WiM在多个基准测试中表现出色。对于像HotpotQA和MultiHop-RAG这样的推理任务，WiM方法将模型的准确性平均提高了7.5%。更值得注意的是，对于涉及数据聚合的任务，如常用词汇提取（CWE）基准，WiM将F1分数提高了30%以上，显示出其在需要模型从大型数据集中综合信息的任务中的有效性。研究人员报告称，WiM在实时应用中提供了显著优势，因为它通过使用户能够在输入被处理时查看进展，减少了模型响应的延迟。如果在整个输入处理完成之前找到满意的答案，用户可以提前退出处理阶段。阅读全文请访问：https://www.marktechpost.com/2024/09/18/writer-researchers-introduce-writing-in-the-margins-wim-a-new-inference-pattern-for-large-language-models-designed-to-optimize-the-handling-of-long-input-sequences-in-retrieval-oriented-tasks/论文：https://arxiv.org/abs/2408.14906代码：https://github.com/writer/writing-in-the-margins@曹名
