近年来，语言模型已成为人工智能领域增长最快的领域之一。这些模型被开发用于处理和生成自然语言文本，正在推动一些最创新和突破性的人工智能应用，并处于人工智能扩展的新时代的前沿。特别是一种语言模型，名为GPT-3，因其非凡的能力和性能而引起了全球轰动。GPT-3使用了变压器架构来处理文本，从而产生了一个能够像人类一样回答问题的模型。不仅如此，该模型甚至可以对长段落进行总结，完成代码，以及以无与伦比的速度和准确性完成任务。
像GPT-3这样的语言模型在生成准确和适当的响应时仍然存在一些局限性。这就是REPLUG发挥作用的地方。一种名为REPLUG的新方法已经被引入：一种检索增强的语言模型框架。这是一种通过将它们与检索式结构合并来改善黑盒语言模型性能的方法。检索系统从大量文本语料库中找到与给定提示匹配的最合适的段落，然后在检索到的段落上对语言模型进行微调。这使得语言模型能够产生更准确的答案，特别是当提示在其训练数据中看不见时。
REPLUG方法包括两个主要步骤-文档检索和输入重构。首先，使用检索器从外部语料库中识别相关文档。然后，将每个检索到的文档明确添加到原始输入上下文中，并从多个传递中组合输出概率。该方法使用了一种能够支持注意机制的深度神经网络来学习不同模态之间的网络。
REPLUG在包括大型图像字幕数据集在内的各种基准数据集上进行了测试，并且在准确性和可扩展性方面显示出比现有系统更好的结果。REPLUG的一个关键优势是它不需要对基础语言模型架构进行任何修改。可以通过添加检索系统来增强像GPT-3这样的当前模型。这使得REPLUG易于访问和实施。通过调整的检索器，REPLUG将GPT-3（175B）在语言建模方面的性能提高了6.3%，并将Codex在五个样本MMLU上的性能提高了5.1%。
因此，REPLUG的引入似乎是自然语言处理领域的一个游戏规则改变者。它结合了黑盒语言模型和检索系统的优势，生成了一个优于传统语言模型的混合模型。REPLUG使用的深度神经网络架构具有可扩展性，适用于需要处理大量多模态数据的真实世界应用。REPLUG的潜在应用范围绝对是巨大的，并在不久的将来似乎很有前景。