Компьютерные науки > Расчеты и язык [представлен 15 сентября 2026 года] Название: Где должен существовать документ: контекст, представительство или параметры? Вид PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Чтобы ответить на вопросы, выходящие за рамки их данных о предварительной подготовке, крупным языковым моделям (LMS) нужен доступ к новой информации, которая может быть представлена в контекстном окне в качестве документов, кодированных параметров модели или вводимых как латентные представления. Однако каждый из этих методов имеет различные показатели эффективности, затрат и производительности без единого победителя. Мы представляем контролируемое сопоставление методов адаптации на основе репрезентативности (на базе КВ-каша) и параметрической (с учетом усовершенствования) адаптационной методики с использованием пяти наукоемких контрольных показателей. Мы показываем, что в оракуле Cartridges (KV) является наиболее точным методом инъекции почти на каждом складском бюджете, превышая параметрические методы на 10 пунктов. Компьютер (KV) совпадает с Cartridges только при низких коэффициентах сжатия, отставая от параметрических методов на 10 пунктов по ставкам выше 50 долларов. В более реалистичном сценарии поиска многодокументов Cartridges является единственным методом, который совпадает с обучением внутри текста (ICL), в результате чего параметрические методы достигают 29 пунктов и Compacty - 15 очков. Тем не менее, Картриджы также являются единственным методом, помимо полностью…
Где должен протекать документ: контекст, представления или параметры?
arXiv:2609.17346v1 Анонс Тип: новое резюме: для ответа на вопросы, выходящие за рамки их предварительных данных, крупные языковые модели (LMS) нуждаются в доступе к новой информации, которая может быть представлена в окне контекста как документы, кодирована в параметрах модели или введена в качестве латентных представлений. Однако каждый из этих методов имеет различные показатели эффективности, затрат и производительности без единого победителя. Мы представляем контролируемое сопоставление методов адаптации на основе репрезентативности (на базе КВ-каша) и параметрической (с учетом усовершенствования) адаптационной методики с использованием пяти наукоемких контрольных показателей. Мы показываем, что в оракуле Cartridges (KV) является наиболее точным методом инъекции почти на каждом складском бюджете, превышая параметрические методы на 10 пунктов. Компьютер (KV) совпадает с Cartridges только при низких коэффициентах сжатия, отставая от параметрических методов на 10 пунктов по ставкам выше 50 долларов. В более реалистичном сценарии поиска многодокументов, Cartridges является единственным методом t
