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　　此外★★★，新方法在实际基准测试中也取得了显著的性能提升，最大提升幅度达到288%。

　　研究团队观察了各层注意力分布与生成答案之间的相关性，通过实验证实了注意力分配与检索增强能力是一致的。

　　尽管新提出的各种方法用来增强大语言模型的长上下文处理能力，但这些方法痛点突出★：

　　基于上述见解，研究团队提出了一种全新的方法InfiniRetri，该方法利用大语言模型自身的注意力信息★★，实现对任意长度输入的精确检索★。

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　　InfiniRetri一举超过了其他方法或更大的模型，创造了当前最佳（SOTA）结果。

　　受大语言模型（LLM）上下文窗口大小的限制★，处理输入token数超过上限的各种任务颇具挑战性，无论是简单的直接检索任务，还是复杂的多跳推理任务。

　　另外，无需额外训练★★，InfiniRetri就可应用于任何基于Transformer的大语言模型★，并且能大幅降低长文本推理延迟和计算开销★★。

　　【新智元导读】LLM自身有望在无限长token下检索信息！无需训练，在检索任务「大海捞针」（Needle-in-a-Haystack）测试中★，新方法InfiniRetri让有效上下文token长度从32K扩展至1000+K，让7B模型比肩72B模型。

　　创新性提出「注意力分配与检索增强对齐」概念，并成功利用这一特性提升LLM处理长文本的能力★。

　　类似地，Mistral-7B-Instruct v0.2作为擅长短文本推理的模型，在长文本任务中的表现也得到了显著提升★★。