RAG开山之作:结合参数化与非参数化记忆的知识密集型NLP任务新解法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了RAG开山之作:结合参数化与非参数化记忆的知识密集型NLP任务新解法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

20年RAG刚提出时的论文:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks,也算是RAG的开山之作之一了。

摘要:检索增强生成(RAG)方法结合了预训练语言模型与基于检索的非参数化记忆,通过端到端训练提升知识密集型NLP任务的性能。RAG模型在多个任务上展现卓越成果,解决了传统模型的知识访问、操作及更新难题,为NLP领域带来新启示。

RAG开山之作:结合参数化与非参数化记忆的知识密集型NLP任务新解法,自然语言处理,人工智能,RAG,大语言模型,NLP,LLM

引言

在自然语言处理(NLP)领域,大型预训练语言模型已经在各种下游任务中取得了显著的成果。然而,这些模型在处理知识密集型任务时,如开放域问答(QA)和事实验证,仍然存在局限性。这些模型虽然能够存储大量事实知识,但在精确操作和检索这些知识方面能力有限。此外,为模型的决策提供出处(provenance)以及更新其世界知识仍然是开放的研究问题。本文提出了一种名为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的方法,旨在通过结合预训练的参数化记忆和非参数化记忆来提升模型在知识密集型任务上的性能。

方法背景与动机

传统的预训练语言模型,如BERT和GPT,虽然在许多NLP任务上表现出色,但在需要外部知识的任务中,它们的性能受限于其参数化的知识库。这些模型无法轻松扩展或修改其记忆,也难以提供对其预测的洞察,有时甚至会产生“幻觉”。为了解决这些问题,研究者们提出了结合参数化记忆(如预训练的语言模型)和非参数化记忆(基于检索的记忆)的混合模型。
在知识密集型自然语言处理任务中,传统的预训练语言模型面临以下几个主要问题:

  1. 知识访问与操作限制:尽管预训练模型能够存储大量知识,但它们在精确访问和操作这些知识方面存在局限,尤其是在需要复杂推理和外部知识验证的任务中。
  2. 缺乏可解释性:预训练模型往往被视为“黑箱”,难以提供对其决策过程的清晰解释,这在需要高度可靠性的任务中尤为突出。
  3. 知识更新困难:预训练模型通常难以适应新信息或纠正错误知识,因为它们的参数化知识库一旦固定,就很难进行修改或扩展。
  4. 生成内容的幻觉问题:在没有足够外部知识支持的情况下,模型可能会生成与事实不符的内容,即所谓的“幻觉”。

RAG方法的动机是将预训练的序列到序列(seq2seq)模型与非参数化的密集向量索引(例如Wikipedia)相结合,通过预训练的神经检索器访问这些索引。这种方法允许模型在生成语言时利用外部知识源,从而提高在知识密集型任务上的表现。

方法详解

针对上述问题,RAG模型提出了以下解决方案:

  1. 检索增强的生成模型:RAG通过结合预训练的seq2seq模型(参数化记忆)和基于Wikipedia的密集向量索引(非参数化记忆),增强了模型对知识的访问和操作能力。
  2. 端到端训练:RAG模型通过端到端训练的方式,使得检索器和生成器能够共同学习如何最有效地利用外部知识源,而无需额外的检索监督。
  3. 知识源的动态更新:RAG模型的非参数化记忆允许通过替换文档索引来更新模型的知识,而无需重新训练整个模型。
  4. 生成内容的准确性提升:RAG模型在生成文本时,可以利用检索到的具体文档内容,从而减少幻觉的发生,并提高生成内容的准确性和事实性。

RAG模型的核心是结合了两种类型的内存:参数化内存和非参数化内存。参数化内存是一个预训练的seq2seq模型,而非参数化内存则是一个由Wikipedia文章组成的密集向量索引。以下是RAG方法的关键步骤:

  1. 预训练的检索器(DPR):使用Dense Passage Retriever(DPR)作为检索组件,它基于BERTBASE文档编码器和查询编码器生成文档的密集表示。
  2. 预训练的生成器(BART):使用BART-large作为生成组件,它是一个预训练的seq2seq变换器,具有400M参数。
  3. 端到端训练:通过最小化目标序列的负对数似然来联合训练检索器和生成器,不需要直接监督检索到的文档。
  4. 解码策略:在测试时,RAG-Sequence和RAG-Token需要不同的解码方法来近似最大似然生成序列。
  5. 检索增强:对于查询x,使用最大内积搜索(MIPS)找到前K个文档,然后将这些文档作为生成目标序列y的上下文。

实验分析

RAG开山之作:结合参数化与非参数化记忆的知识密集型NLP任务新解法,自然语言处理,人工智能,RAG,大语言模型,NLP,LLM
RAG模型在多个知识密集型任务上的实验结果表明:

  1. 性能提升:RAG在开放域QA任务上取得了最先进的结果,显示出比纯参数化seq2seq模型更强的性能。
  2. 生成内容的改善:在语言生成任务中,RAG生成的文本比基线模型更具体、多样且事实性更强。
  3. 知识更新的灵活性:通过替换非参数化记忆的索引,RAG能够适应世界知识的变化,显示出良好的适应性和灵活性。
  4. 可解释性的提高:尽管RAG模型的可解释性仍有待提高,但非参数化记忆的使用使得模型的决策过程更加透明,因为可以检查和验证检索到的文档。

RAG模型通过检索增强的方法,有效地解决了传统预训练语言模型在知识密集型任务中面临的挑战,提高了任务性能和生成内容的质量。然而,如何进一步提高模型的可解释性和减少训练成本,仍然是未来研究需要关注的方向。
RAG开山之作:结合参数化与非参数化记忆的知识密集型NLP任务新解法,自然语言处理,人工智能,RAG,大语言模型,NLP,LLM
研究者们在多个知识密集型NLP任务上对RAG模型进行了评估,包括开放域QA、抽象问答生成、Jeopardy问题生成和事实验证(FEVER)。实验结果显示,RAG模型在开放域QA任务上取得了最先进的结果,并且在语言生成任务中生成了更具体、多样和事实性更强的文本。

创新点

RAG模型的主要创新点在于:

  • 混合内存架构:结合了参数化和非参数化记忆,使得模型能够利用外部知识源。
  • 端到端训练:通过联合训练检索器和生成器,无需额外的检索监督。
  • 灵活的检索机制:能够根据不同的输入动态检索相关信息,提高了模型的适应性和准确性。
  • 实时知识更新:非参数化记忆的索引可以轻松替换,以适应世界知识的变化。

不足与挑战

尽管RAG模型在多个任务上取得了显著的成果,但仍存在一些挑战和不足:

  • 检索崩溃:在某些任务中,检索器可能会“崩溃”,忽略输入的变化,导致生成器学习忽略检索到的文档。
  • 训练成本:虽然不需要直接监督检索到的文档,但训练过程仍然需要大量的计算资源。
  • 知识源的局限性:模型的性能受限于外部知识源的质量和覆盖范围。
  • 解释性:虽然非参数化记忆提供了一定程度的可解释性,但模型的决策过程仍然不够透明。

结语

RAG模型通过结合参数化和非参数化记忆,为知识密集型NLP任务提供了一种新的解决方案。它在多个任务上的表现证明了这种方法的有效性,同时也为未来的研究提供了新的方向,特别是在如何更有效地结合参数化和非参数化记忆方面。尽管存在一些挑战,但RAG模型无疑为NLP领域带来了新的启示和可能性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-856774.html

到了这里,关于RAG开山之作:结合参数化与非参数化记忆的知识密集型NLP任务新解法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 参数与非参数检验:理解差异并正确使用

    数据科学是一个快速发展的领域,它在很大程度上依赖于统计技术来分析和理解复杂的数据集。这个过程的一个关键部分是假设检验,它有助于确定从样本中获得的结果是否可以推广到总体。 在这篇文章中,我们将探讨参数与非参数检验之间的区别,提供示例以更好地理解它

    2023年04月24日
    浏览(45)
  • LainChain 原理解析:结合 RAG 技术提升大型语言模型能力

    摘要:本文将详细介绍 LainChain 的工作原理,以及如何通过结合 RAG(Retrieval-Aggregated Generation)技术来增强大型语言模型(如 GPT 和 ChatGPT 等)的性能。我们将探讨 COT、TOT、RAG 以及 LangChain 的概念,并通过一个简单的例子展示如何使用 HuggingGPT 工具来调用 OpenAI API。 随着自然语

    2024年02月04日
    浏览(44)
  • RAG:让大语言模型拥有特定的专属知识

    作为一个在Chatbot领域摸爬滚打了7年的从业者,笔者可以诚实地说,在大语言模型的推动下,检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术正在快速崛起。 RAG的搜索请求和生成式AI技术,为搜索请求和信息检索领域带来了革命性的改变。RAG能够帮助大语言模型根据可靠的

    2024年02月02日
    浏览(37)
  • 【Langchain】+ 【baichuan】实现领域知识库【RAG】问答系统

    本项目使用 Langchain 和 baichuan 大模型, 结合领域百科词条数据(用xlsx保存),简单地实现了领域百科问答实现。

    2024年02月21日
    浏览(49)
  • AIGC内容分享(三):AIGC应用:基于RAG构建个人知识库

    目录 前言 Collect (收集) 收集是什么? Organize (组织) 组织信息 Distill (提炼) 提炼信息 Express (表达) 表达见解 Finetune调优 调整输出内容 总结一下 在信息爆炸的时代,如何有效地处理和汲取大量的信息成为一个关键的挑战,尤其对于知识工作者。如果有一个知识库就像外挂大脑

    2024年02月02日
    浏览(44)
  • AnythingLLM:基于RAG方案构专属私有知识库(开源|高效|可定制)

    继OpenAI和Google的产品发布会之后,大模型的能力进化速度之快令人惊叹,然而,对于很多个人和企业而言,为了数据安全不得不考虑私有化部署方案,从GPT-4发布以来,国内外的大模型就拉开了很明显的差距,能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而

    2024年02月04日
    浏览(62)
  • 【高级RAG技巧】在大模型知识库问答中增强文档分割与表格提取

    文档分割是一项具有挑战性的任务,它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要,但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下: 只能处理文本,无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策

    2024年04月22日
    浏览(38)
  • 论文浅尝 | 记忆力强还是健忘?深入探究语言模型的知识记忆机制

    笔记整理:方润楠,浙江大学硕士,研究方向为自然语言处理 链接:https://arxiv.org/abs/2305.09144 摘要 近年来,大规模预训练语言模型展示出惊人的记忆能力,相比之下,未经预训练的普通神经网络存在着灾难性遗忘的问题。为了研究这种记忆与遗忘出现的原因,并探求语言模

    2024年01月18日
    浏览(41)
  • 分类预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测

    预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,分四类,多特征分类预测; 4.data为数据集,excel数据,前12列输入,最后1列输出四类标签,运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

    2024年02月07日
    浏览(46)
  • 回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测

    预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命

    2024年02月09日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包