混合任务场景下基于大语言模型的动态检索增强生成

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近年来，随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT、Llama和智谱清言等大语言模型（LLM）在通用任务中展现出了卓越的性能。然而，在特定任务中仍面临模型能力不足的问题。由于全参微调大语言模型的计算成本过高，越来越多的研究者转向参数高效微调（PEFT）[]，它通过只更新模型参数的一小部分或集成新的可训练参数，显著增强了模型的能力。（剩余19779字）

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