康奈尔 CPLM:轻量复制头提升模型复制能力

康奈尔大学 Nathan Godey 与 Yoav Artzi 发表论文《Copy-Paste Language Models》(CPLM),在常规语言模型头之外添加一个轻量「复制头」,让模型更好地学习复制 token。该方法以不到 3% 的额外开销,提升下游准确率、思维链(CoT)表现、长上下文检索与 RAG 效果。

2026-10-16 ~ 2026-10-17 · 3 条相关

• 康奈尔提出 Copy-Paste LM：轻量头提升复制能力与长上下文检索 — lil-lab · 2026-10-16
• CPLM 论文:学会复制 token,以 <3% 开销提升 CoT 与 RAG 表现 — yoavartzi · 2026-10-17

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