在大型语言模型（LLMs）的领域中，Transformer++模型凭借其在语言任务上的卓越表现，成为了业界的标杆。然而，最近的一项研究却表明，通过一种名为"Just-Read-Twice"（JRT）的简单提示策略，循环语言模型（RNNs）的性能可以超越Transformer++。这项研究由来自斯坦福大学和布法罗大学的团队完成，并发表在了arXiv上。
循环语言模型（RNNs）在处理长上下文时面临一些挑战，尤其是在与Transformer++等模型进行比较时。RNNs的记忆容量有限，这导致它们在处理长上下文时无法记住所有信息，从而影响到它们的性能。此外，RNNs在处理并行计算方面也存在一些限制，这进一步限制了它们在处理大规模数据集和复杂任务方面的能力。
为了解决这些问题，研究团队提出了一种名为"Just-Read-Twice"（JRT）的提示策略。该策略的核心思想是在模型处理输入时，让它读取两次相同的信息。具体来说，在第一次读取时，模型会读取输入的上下文信息，而在第二次读取时，模型会读取相同的上下文信息，但会将其与问题或目标任务结合起来。
通过这种方式，JRT策略可以帮助RNNs更好地利用有限的记忆容量。在第二次读取时，模型可以利用问题或目标任务来筛选出与任务相关的信息，并将其存储在内存中。这样，当模型在生成输出时需要这些信息时，它们就可以被快速地检索出来。
研究团队在多个数据集和任务上进行了实验，包括FDA、SWDE、NQ、SQUAD、TriviaQA和Drop等。实验结果表明，使用JRT策略的RNNs在所有任务上都取得了显著的性能提升。
例如，在FDA任务上，使用JRT策略的RNNs的性能提升了82.0%，而使用Transformer++的性能提升只有74.8%。类似的结果也在其他任务上得到了验证。
此外，研究团队还发现，JRT策略的性能提升不仅局限于特定的数据集或任务。在他们测试的所有数据集和任务上，使用JRT策略的RNNs的性能都得到了显著提升。
然而，需要注意的是，这项研究的结果可能受到一些因素的影响，如数据集的选择、模型的超参数设置等。因此，在实际应用中使用JRT策略时，需要根据具体情况进行调整和优化。
