学习提取上下文以进行上下文感知LLM推理

这篇文章来自ArXiv，很可能是一篇研究论文，重点在于通过增强大型语言模型（LLM）在推理过程中理解和利用上下文信息的能力来提高其效率或准确性。标题表明，研究重点是开发从输入数据中自动识别和提取相关上下文的方法，这对于LLM生成准确且连贯的响应至关重要。这项研究可能探索了用于上下文提取的新技术或架构，可能涉及专门为此任务训练模型。