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IAR 是一个三阶段后训练框架，将结构化文档知识内化到语言模型中，用于无检索问答，提升特定领域准确性和通用模型性能。
本文研究了将文档内化到LoRA适配器用于闭卷问答，发现一旦适配器容量足够，训练数据质量（尤其是答案简洁性）成为主导因素，其效果超过架构更改，并比BM25-RAG实现更高的准确率。