本文是LLM系列文章，针对《In-Context Retrieval-Augmented Language Models》的翻译。
摘要
检索增强语言建模（RALM）方法在生成过程中对基础语料库中的相关文档设置语言模型（LM），可以显著提高语言建模性能。此外，它们可以缓解事实上不准确的文本生成问题，并提供自然的来源归因机制。现有的RALM方法侧重于修改LM体系结构，以促进外部信息的合并，从而使部署显著复杂化。本文考虑了一个简单的替代方案，我们称之为上下文RALM：保持LM架构不变，并为输入准备基础文档，而不需要对LM进行任何进一步的训练。我们发现，建立在