現(xiàn)有干流計(jì)劃包含范疇自習(xí)慣預(yù)練習(xí)（DAPT）和檢索增強(qiáng)生成（RAG） 。阻止了真實(shí)「零樣本跨架構(gòu)搬遷」的完成 。均能堅(jiān)持或提高功用 。單個Memory Decoder (0.5B 參數(shù)）在 Qwen2 和 Qwen2.5 系列的一切模型中均能繼續(xù)提高功用 。Memory Decoder 在兩項(xiàng)基準(zhǔn)測驗(yàn)中成功增強(qiáng)了模型獲取現(xiàn)實(shí)性常識的才能，而 kNN 查找則會隨數(shù)據(jù)量線性增加 。DAPT 需求進(jìn)行耗時的全參數(shù)練習(xí)
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且無需額定的檢索開支
。Memory Decoder 在堅(jiān)持處理雜亂多跳問題所需組合推理才能的一起 ，并從根本上從頭界說了怎么為特定范疇定制言語模型 。高效且易于拜訪的結(jié)構(gòu)，