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Provable Benefits of In-Tool Learning for Large Language Models

发布时间:2026/9/25 12:57:02 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Provable Benefits of In-Tool Learning for Large Language Models
《Provable Benefits of In-Tool Learning for Large Language Models》总结与翻译一、文章主要内容总结本文围绕大型语言模型(LLMs)的两种知识获取与运用方式——权重内学习(in-weight learning,即通过参数记忆知识)和工具内学习(in-tool learning,即通过外部工具检索知识)展开研究,旨在从理论和实证层面证明工具内学习的优势。核心背景与问题随着检索增强生成(RAG)、外部记忆模块等技术的发展,LLMs正从静态预测模型向动态、上下文感知的工具增强系统转变。这引发了一个关键问题:模型获取和运用知识的更优方式是什么?是通过参数更新内化事实(权重内学习),还是通过学习访问外部资源(工具内学习)?二者存在核心权衡——权重内学习受模型参数容量限制且易遗忘,工具内学习则具备开放式知识访问、泛化性和可解释性的潜力。理论分析权重内学习的局限性:推导理论下界证明,模型仅通过权重能存储的不同事实数量,从根本上受参数数量限制。公式表明,记忆任意事实映射所需的参数数量与事实数量呈线性增长关系,一旦事实数量超过模型规模决定的阈值,记忆便无法实现。工具内学习的优越性:构建理论上界证明,工具增强模型通过学习与外部数据库交互,原则上可检索无限数量的事实,

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