本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法,解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型(LLMS)的挑战。我们引入了一种动态链接机制,该机制可以实时整合不同的数据源,从而增强了模型的准确性,及时性和相关性。通过严格的评估,我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案,这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应,响应和可持续的生成模型的可行性,为该领域的未来进步开辟了新的途径。
主要关键词