近年来，自然语言处理领域的发展日新月异，其中包括了对长期记忆能力的评估。为了实现最佳性能，研究人员一直在寻找新的方法。最近的一项研究表明，仅使用RAG（Retriever-AutoRegGenerator）模型就可以实现SOTA LongMemEval得分超过80%！
RAG模型基于检索-自回归生成器的思想，通过将检索机制与自回归生成器相结合，实现了对长期记忆的更好理解和利用。这项研究的结果表明，RAG模型在长期记忆评估任务中表现出色，优于其他传统模型。
研究人员使用了大量的文本数据集对RAG模型进行了训练和测试，并取得了令人印象深刻的成绩。他们发现，RAG模型在LongMemEval任务中的得分超过了80%，远远领先于其他模型。
这一突破性的发现为长期记忆能力的研究提供了全新的思路和方法，为自然语言处理领域的发展注入了新的活力。研究人员表示，他们将继续深入探索RAG模型在长期记忆任务中的应用，并不断提升其性能和效果。
总的来说，RAG模型的出现将为自然语言处理领域带来更大的创新和发展，相信在不久的将来，RAG模型将成为自然语言处理领域的新宠儿，引领行业的发展方向。
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