以下可是用 LLM 系統性撰寫出來的成果，大家覺得怎麼樣呢？
有沒有想過，如果考試時能一邊翻書、一邊作答，會是什麼情況？在 AI 的世界裡，最近就出現了類似「邊生成、邊檢索」的技術，幫助大型語言模型在回答問題時即時查資料，讓答案又快又準。前陣子看了一篇研究，提到兩個新概念——「對比上下文學習」和「檢索步幅」，讓我覺得特別有意思。它們都是 RAG（Retrieval-Augmented Generation, 檢索增強生成）技術的新嘗試，聽起來就像替 AI 裝了更多「智慧小幫手」，讓它不只憑既有記憶回答，也能靈活查詢最新知識。
先說說背景：我們都知道，像 ChatGPT 或 BERT 這類大型語言模型再厲害，也免不了有「亂掰」或「硬拗」的時候。畢竟它們內建的知識庫都是訓練時期的資料，沒有天天更新。所以研究人員就想：「如果邊回答邊到外部知識庫（像維基百科）查資料，不就能及時補充模型缺少的資訊嗎？」於是就有了 RAG 的概念。早期的 RAG 圍繞「怎麼給提示、怎麼切分文件、要不要邊寫邊查」等細節不停優化，才發展出我們今天要聊的兩個重點：對比上下文學習和檢索步幅。
「對比上下文學習」（Contrastive In-Context Learning）聽起來很抽象，但實際上蠻直觀：在教 AI 如何回答時，除了給它看正確範例，也額外展示一個錯誤示範，讓它在「正、反對照」之間去理解什麼才是「對」。這有點像我們學外語時，常常會看到「正確句型」和「常見錯誤」並排，比較之下就能抓到關鍵差異。論文中的實驗指出，這種做法對一些模糊或容易誤判的問題特別有效，能提高 AI 的回答準確度。換句話說，AI 也和人類一樣，需要「這樣行、那樣不行」的對比式學習才能更快掌握重點。
另一個概念叫「檢索步幅」（Retrieval Stride）。想像我們在寫文章時，每隔一小段就暫停一下，到網路上找更多資料，然後再繼續寫。RAG 模型也是一樣，它會在生成回應的過程中，隔一段就重新檢索外部知識。好處是可以動態補充最新資訊，避免一次查完後就再也沒有後續更新的狀況。不過也像我們寫作時，如果查資料太頻繁，思路容易被打斷；但查太少又怕漏掉關鍵訊息，所以設定多少「步幅」其實蠻重要的。就跟「Open Book 考試」雖然能一邊寫一邊翻書，但翻得太勤也不見得好，最後可能會花更多時間彙整。研究中顯示，如何拿捏檢索步幅，確實會影響模型的回答品質與連貫度。
這兩個概念實際應用在哪裡呢？比方說，面對那些定義曖昧的問題，像「如何判定食物健康？」如果只給 AI 一堆正確示例，它可能知道基本原則，但加入一些常見錯誤示範，會讓它更精準地分辨哪些觀念是迷思、哪些才對。至於「邊生成邊查」的檢索步幅，適合用在想確保資訊最新又不想被過度干擾的情況，比如撰寫關於全球暖化的報告：你也許希望每寫一段都查一次最新數據，而不是一口氣查好多資料再放著不管，卻也不至於每一句都要被打斷去做搜尋。
綜合來看，對比上下文學習能大幅提升 AI 對「正確 vs. 錯誤」訊息的分辨力，而檢索步幅則讓 RAG 的「邊查邊寫」更具彈性。雖然它們也各有侷限，如對比示範需要足夠的反例素材，檢索步幅還要考慮檢索效率與整體思路，但從研究結果看來，的確是值得關注的新思路。如果未來能自動判斷什麼時候該「翻書」、什麼時候該「寫文」，就能既保留上下文連貫，又確保時時更新關鍵資訊，想必會讓語言模型更上一層樓。想像一下，以後的 AI 不但擁有龐大的「既有知識」，還能透過一個小書僮隨時補充、校正與鞏固，整體專業度應該可以再度提升。
若你也覺得這兩個概念有趣，可以想想：對比上下文學習除了對付模糊或專業題目，還能不能應用在其他「容易出錯」的領域？又或者，邊寫邊查這件事在你的日常生活中是怎麼運作的？是每打一段就要去搜尋一次資料，還是乾脆一次查到底、寫作時就專心流暢？這些思考都能幫助我們更靈活地運用相關技術。總之，這篇研究用「對比」和「步幅」這兩把鑰匙，替 RAG 打開了許多新的想像空間。我也很期待未來有更多人把它們帶到不同的應用場景，看看能碰撞出什麼有趣的火花。祝閱讀愉快！