Home Umela inteligencia Zlepšenie modelov rozšíreného jazyka pri získavaní: sebauvažovanie a adaptívne rozšírenie pre konverzačné systémy

Zlepšenie modelov rozšíreného jazyka pri získavaní: sebauvažovanie a adaptívne rozšírenie pre konverzačné systémy

by
mm

Veľké jazykové modely často zápasia s poskytovaním presných a aktuálnych informácií, najmä v zložitých úlohách založených na znalostiach. Na prekonanie týchto prekážok výskumníci skúmajú metódy na zlepšenie týchto modelov ich integráciou s externými zdrojmi údajov.

V tejto oblasti sa objavili dva nové prístupy sebauvažujúce rámce a adaptívne vyhľadávanie-rozšírená generácia pre konverzačné systémy. V tomto článku sa ponoríme hlboko do týchto inovatívnych techník a preskúmame, ako posúvajú hranice toho, čo je možné s jazykovými modelmi.

Prísľub a úskalia jazykových modelov rozšírených o vyhľadávanie

Predtým, ako sa ponoríme do špecifík týchto nových prístupov, poďme najprv pochopiť koncept Retrieval-Augmented Language Models (RALM). Hlavnou myšlienkou RALMs je spojiť rozsiahle znalosti a schopnosti jazykového porozumenia vopred vyškolených jazykových modelov so schopnosťou prístupu a začlenenia externých, aktuálnych informácií počas vyvodzovania.

Tu je jednoduchá ilustrácia toho, ako môže fungovať základná RALM:

  1. Používateľ položí otázku: „Aký bol výsledok olympijských hier v roku 2024?“
  2. Systém získava relevantné dokumenty z externej databázy znalostí.
  3. LLM spracuje otázku spolu so získanými informáciami.
  4. Model generuje odpoveď na základe svojich interných znalostí a externých údajov.

Tento prístup ukázal veľký prísľub pri zlepšovaní presnosti a relevantnosti výstupov LLM, najmä pri úlohách, ktoré si vyžadujú prístup k aktuálnym informáciám alebo znalostiam špecifickým pre danú oblasť. RALM však nie sú bez problémov. Dva kľúčové problémy, s ktorými výskumníci zápasili, sú:

  1. Spoľahlivosť: Ako môžeme zabezpečiť, aby boli získané informácie relevantné a užitočné?
  2. Vysledovateľnosť: Ako môžeme urobiť proces uvažovania modelu transparentnejším a overiteľnejším?

Nedávny výskum navrhol inovatívne riešenia týchto výziev, ktoré podrobne preskúmame.

Sebauvažovanie: Zvyšovanie RALM pomocou explicitných trajektórií uvažovania

Toto je architektúra a proces, ktorý stojí za LLM s rozšírením vyhľadávania, so zameraním na rámec nazývaný Self-Reasoning. Tento prístup využíva trajektórie na zlepšenie schopnosti modelu uvažovať nad získanými dokumentmi.

Keď sa položí otázka, príslušné dokumenty sa získajú a spracujú prostredníctvom série krokov uvažovania. Mechanizmus sebauvažovania aplikuje procesy analýzy s vedomím dôkazov a trajektórie na filtrovanie a syntetizovanie informácií pred vygenerovaním konečnej odpovede. Táto metóda nielen zvyšuje presnosť výstupu, ale tiež zabezpečuje, že zdôvodnenie odpovedí je transparentné a sledovateľné.

Vo vyššie uvedených príkladoch, ako je určenie dátumu vydania filmu „Chyť ma, ak to dokážeš“ alebo identifikácia umelcov, ktorí maľovali strop florentskej katedrály, model efektívne filtruje získané dokumenty a vytvára presné, kontextovo podporované odpovede.

Táto tabuľka predstavuje porovnávaciu analýzu rôznych variantov LLM vrátane modelov LLaMA2 a iných modelov rozšírených o vyhľadávanie v rámci úloh, ako sú NaturalQuestions, PopQA, FEVER a ASQA. Výsledky sú rozdelené medzi základné línie bez vyhľadávania a tie, ktoré sú rozšírené o možnosti vyhľadávania.

Tento obrázok predstavuje scenár, v ktorom má LLM za úlohu poskytovať návrhy založené na používateľských dopytoch a demonštrovať, ako môže použitie externých znalostí ovplyvniť kvalitu a relevantnosť odpovedí. Diagram zvýrazňuje dva prístupy: jeden, kde model používa úryvok vedomostí, a jeden, kde nepoužíva. Porovnanie podčiarkuje, ako môže začlenenie špecifických informácií prispôsobiť reakcie tak, aby boli viac v súlade s potrebami používateľa, pričom poskytuje hĺbku a presnosť, ktorá by inak v čisto generatívnom modeli mohla chýbať.

Jedným prelomovým prístupom k zlepšeniu RALM je zavedenie samouvažujúcich rámcov. Hlavnou myšlienkou tejto metódy je využiť vlastné schopnosti jazykového modelu na generovanie explicitných trajektórií uvažovania, ktoré potom možno použiť na zvýšenie kvality a spoľahlivosti jeho výstupov.

Poďme si rozobrať kľúčové komponenty sebauvažujúceho rámca:

  1. Relevantný proces (RAP)
  2. Selektívny proces založený na dôkazoch (EAP)
  3. Proces analýzy trajektórie (TAP)

Relevance-Aware Process (RAP)

RAP je navrhnutý tak, aby riešil jednu zo základných výziev RALM: určiť, či sú vyhľadané dokumenty skutočne relevantné pre danú otázku. Funguje to takto:

  1. Systém získava súbor potenciálne relevantných dokumentov pomocou modelu vyhľadávania (napr. DPR alebo Contriever).
  2. Jazykový model potom dostane pokyn, aby posúdil relevantnosť týchto dokumentov pre danú otázku.
  3. Model explicitne generuje dôvody vysvetľujúce, prečo sa dokumenty považujú za relevantné alebo irelevantné.

Napríklad pri otázke „Kedy bola postavená Eiffelova veža?“ môže RAP produkovať výstup takto:

Relevant: True
Relevant Reason: The retrieved documents contain specific information about the construction dates of the Eiffel Tower, including its commencement in 1887 and completion in 1889.

Tento proces pomáha odfiltrovať nepodstatné informácie na začiatku procesu, čím sa zlepšuje celková kvalita odpovedí modelu.

Selektívny proces s ohľadom na dôkazy (EAP)

EAP posúva hodnotenie relevantnosti o krok ďalej tým, že dáva modelu pokyn, aby identifikoval a citoval konkrétne dôkazy z príslušných dokumentov. Tento proces napodobňuje, ako môžu ľudia pristupovať k výskumnej úlohe, pričom vyberajú kľúčové vety a vysvetľujú ich význam. Takto môže vyzerať výstup EAP:

Cite content: "Construction of the Eiffel Tower began on January 28, 1887, and was completed on March 31, 1889."
Reason to cite: This sentence provides the exact start and end dates for the construction of the Eiffel Tower, directly answering the question about when it was built.

Výslovným citovaním zdrojov a vysvetlením relevantnosti každého dôkazu zlepšuje EAP sledovateľnosť a interpretovateľnosť výstupov modelu.

Proces analýzy trajektórie (TAP)

TAP je poslednou fázou rámca sebauvažovania, kde model konsoliduje všetky trajektórie uvažovania vytvorené v predchádzajúcich krokoch. Analyzuje tieto trajektórie a vytvára stručné zhrnutie spolu s konečnou odpoveďou. Výstup TAP môže vyzerať asi takto:

Analysis: The Eiffel Tower was built between 1887 and 1889. Construction began on January 28, 1887, and was completed on March 31, 1889. This information is supported by multiple reliable sources that provide consistent dates for the tower's construction period.

Odpoveď: Eiffelova veža bola postavená v rokoch 1887 až 1889.

Tento proces umožňuje modelu poskytnúť podrobné vysvetlenie svojich úvah a stručnú odpoveď, ktorá vyhovuje rôznym potrebám používateľov.

Implementácia sebauvažovania v praxi

Na implementáciu tohto rámca sebauvažovania výskumníci preskúmali rôzne prístupy, vrátane:

  1. Propagácia vopred pripravených jazykových modelov
  2. Dolaďovanie jazykových modelov pomocou parametrovo efektívnych techník, ako je QLoRA
  3. Vývoj špecializovaných neurónových architektúr, ako sú modely pozornosti s viacerými hlavami

Každý z týchto prístupov má svoje vlastné kompromisy z hľadiska výkonu, efektívnosti a jednoduchosti implementácie. Napríklad prístup nabádania je najjednoduchší na implementáciu, ale nemusí vždy priniesť konzistentné výsledky. Jemné doladenie pomocou QLoRA ponúka dobrú rovnováhu medzi výkonom a efektívnosťou, zatiaľ čo špecializované architektúry môžu poskytnúť najlepší výkon, ale vyžadujú viac výpočtových zdrojov na trénovanie.

Tu je zjednodušený príklad toho, ako by ste mohli implementovať RAP pomocou nabádacieho prístupu s jazykovým modelom, ako je GPT-3:

import openai
def relevance_aware_process(question, documents):
    prompt = f"""
    Question: {question}
    
    Retrieved documents:
    {documents}
    
    Task: Determine if the retrieved documents are relevant to answering the question.
    Output format:
    Relevant: (True/False)
    Relevant Reason: (Explanation)
    
    Your analysis:
    """
    
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    
    return response.choices(0).text.strip()
# Example usage
question = "When was the Eiffel Tower built?"
documents = "The Eiffel Tower is a wrought-iron lattice tower on the Champ de Mars in Paris, France. It is named after the engineer Gustave Eiffel, whose company designed and built the tower. Constructed from 1887 to 1889 as the entrance arch to the 1889 World's Fair, it was initially criticized by some of France's leading artists and intellectuals for its design, but it has become a global cultural icon of France."
result = relevance_aware_process(question, documents)
print(result)

This example demonstrates how the RAP can be implemented using a simple prompting approach. In practice, more sophisticated techniques would be used to ensure consistency and handle edge cases.

While the self-reasoning framework focuses on improving the quality and interpretability of individual responses, another line of research has been exploring how to make retrieval-augmented generation more adaptive in the context of conversational systems. This approach, known as adaptive retrieval-augmented generation, aims to determine when external knowledge should be used in a conversation and how to incorporate it effectively.

The key insight behind this approach is that not every turn in a conversation requires external knowledge augmentation. In some cases, relying too heavily on retrieved information can lead to unnatural or overly verbose responses. The challenge, then, is to develop a system that can dynamically decide when to use external knowledge and when to rely on the model's inherent capabilities.

Components of Adaptive Retrieval-Augmented Generation

To address this challenge, researchers have proposed a framework called RAGate, which consists of several key components:

  1. A binary knowledge gate mechanism
  2. A relevance-aware process
  3. An evidence-aware selective process
  4. A trajectory analysis process

The Binary Knowledge Gate Mechanism

The core of the RAGate system is a binary knowledge gate that decides whether to use external knowledge for a given conversation turn. This gate takes into account the conversation context and, optionally, the retrieved knowledge snippets to make its decision.

Here's a simplified illustration of how the binary knowledge gate might work:

def knowledge_gate(context, retrieved_knowledge=None):
    # Analyze the context and retrieved knowledge
    # Return True if external knowledge should be used, False otherwise
    pass
def generate_response(context, knowledge=None):
    if knowledge_gate(context, knowledge):
        # Use retrieval-augmented generation
        return generate_with_knowledge(context, knowledge)
    else:
        # Use standard language model generation
        return generate_without_knowledge(context)

This gating mechanism allows the system to be more flexible and context-aware in its use of external knowledge.

Implementing RAGate

This image illustrates the RAGate framework, an advanced system designed to incorporate external knowledge into LLMs for improved response generation. This architecture shows how a basic LLM can be supplemented with context or knowledge, either through direct input or by integrating external databases during the generation process. This dual approach—using both internal model capabilities and external data—enables the LLM to provide more accurate and contextually relevant responses. This hybrid method bridges the gap between raw computational power and domain-specific expertise.

This showcases performance metrics for various model variants under the RAGate framework, which focuses on integrating retrieval with parameter-efficient fine-tuning (PEFT). The results highlight the superiority of context-integrated models, particularly those that utilize ner-know and ner-source embeddings.

The RAGate-PEFT and RAGate-MHA models demonstrate substantial improvements in precision, recall, and F1 scores, underscoring the benefits of incorporating both context and knowledge inputs. These fine-tuning strategies enable models to perform more effectively on knowledge-intensive tasks, providing a more robust and scalable solution for real-world applications.

To implement RAGate, researchers have explored several approaches, including:

  1. Using large language models with carefully crafted prompts
  2. Fine-tuning language models using parameter-efficient techniques
  3. Developing specialized neural architectures, such as multi-head attention models

Each of these approaches has its own strengths and weaknesses. For example, the prompting approach is relatively simple to implement but may not always produce consistent results. Fine-tuning offers a good balance of performance and efficiency, while specialized architectures may provide the best performance but require more computational resources to train.

Here's a simplified example of how you might implement a RAGate-like system using a fine-tuned language model:

 
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
class RAGate:
    def __init__(self, model_name):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
        
    def should_use_knowledge(self, context, knowledge=None):
        inputs = self.tokenizer(context, knowledge or "", return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(**inputs)
        probabilities = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
        return probabilities(0)(1).item() > 0.5  # Assuming binary classification (0: no knowledge, 1: use knowledge)
class ConversationSystem:
    def __init__(self, ragate, lm, retriever):
        self.ragate = ragate
        self.lm = lm
        self.retriever = retriever
        
    def generate_response(self, context):
        knowledge = self.retriever.retrieve(context)
        if self.ragate.should_use_knowledge(context, knowledge):
            return self.lm.generate_with_knowledge(context, knowledge)
        else:
            return self.lm.generate_without_knowledge(context)
# Example usage
ragate = RAGate("path/to/fine-tuned/model")
lm = LanguageModel()  # Your preferred language model
retriever = KnowledgeRetriever()  # Your knowledge retrieval system
conversation_system = ConversationSystem(ragate, lm, retriever)
context = "User: What's the capital of France?\nSystem: The capital of France is Paris.\nUser: Tell me more about its famous landmarks."
response = conversation_system.generate_response(context)
print(response)

This example demonstrates how a RAGate-like system might be implemented in practice. The RAGate trieda používa vyladený model na rozhodnutie, či použiť externé znalosti, zatiaľ čo ConversationSystem trieda organizuje interakciu medzi bránou, jazykovým modelom a retrieverom.

Výzvy a budúce smery

Zatiaľ čo rámce sebauvažovania a generovanie rozšíreného adaptívneho vyhľadávania sú veľmi sľubné, stále existuje niekoľko výziev, ktoré výskumníci riešia:

  1. Výpočtová efektívnosť: Oba prístupy môžu byť výpočtovo náročné, najmä pri práci s veľkým množstvom získaných informácií alebo pri vytváraní zdĺhavých trajektórií uvažovania. Optimalizácia týchto procesov pre aplikácie v reálnom čase zostáva aktívnou oblasťou výskumu.
  2. Robustnosť: Rozhodujúce je zabezpečiť, aby tieto systémy fungovali konzistentne v rámci širokej škály tém a typov otázok. To zahŕňa riešenie hraničných prípadov a kontradiktórnych vstupov, ktoré by mohli zmiasť posúdenie relevantnosti alebo mechanizmy hradlovania.
  3. Viacjazyčná a medzijazyčná podpora: Rozšírenie týchto prístupov tak, aby fungovali efektívne vo viacerých jazykoch a zvládali vyhľadávanie a uvažovanie medzi jazykmi, je dôležitým smerom pre budúcu prácu.
  4. Integrácia s inými technológiami AI: Skúmanie toho, ako možno tieto prístupy skombinovať s inými technológiami AI, ako sú multimodálne modely alebo učenie sa posilňovania, by mohlo viesť k ešte výkonnejším a flexibilnejším systémom.

Záver

Rozvoj sebauvažovacích rámcov a adaptívnej generácie rozšírenej o vyhľadávanie predstavuje významný krok vpred v oblasti spracovania prirodzeného jazyka. Tým, že jazykovým modelom umožňujú explicitne uvažovať o informáciách, ktoré používajú, a dynamicky prispôsobovať svoje stratégie rozširovania vedomostí, tieto prístupy sľubujú, že systémy AI budú spoľahlivejšie, interpretovateľnejšie a budú si uvedomovať kontext.

Ako sa výskum v tejto oblasti neustále vyvíja, môžeme očakávať, že tieto techniky budú zdokonalené a integrované do širokého spektra aplikácií, od systémov na zodpovedanie otázok a virtuálnych asistentov až po vzdelávacie nástroje a výskumné pomôcky. Schopnosť skombinovať rozsiahle znalosti zakódované vo veľkých jazykových modeloch s dynamicky získavanými, aktuálnymi informáciami má potenciál spôsobiť revolúciu v tom, ako interagujeme so systémami AI a získavame prístup k informáciám.

Source Link

Related Posts

Leave a Comment