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近日，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的韩家炜与孙冀萌团队发布了一项名为DeepRetrieval的研究。该研究通过深度学习技术显著提升了信息搜索效率，仅需3B参数的大型语言模型（LLM），即可实现比现有最先进技术高出50个点的性能提升。此外，DeepRetrieval支持端到端学习搜索任务，并已开源，为社区提供了进一步发展的可能。

在信息检索领域，用户查询质量常成为搜索效果的瓶颈。近期，美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）韩家炜与孙冀萌团队开发并开源了DeepRetrieval模型。该模型通过端到端学习优化搜索过程，显著提升了搜索效率，其性能达到当前最先进水平（SOTA）的三倍，为信息检索技术带来了创新突破。