RAG 开启器：结合参数记忆和非参数记忆的知识密集型 NLP 任务的新解决方案 - 结论

RAG模型通过结合参数化和非参数化记忆，为知识密集型NLP任务提供了一种新的解决方案。它在多个任务上的表现证明了这种方法的有效性，同时也为未来的研究提供了新的方向，特别是在如何更有效地结合参数化和非参数化记忆方面。尽管存在一些挑战，但RAG模型无疑为NLP领域带来了新的启示和可能性。