Улучшение поисковых расширенных языковых моделей: самообоснование и адаптивное расширение для диалоговых систем

В этой области появились два новых подхода: рамки самоанализа и адаптивная генерация с расширенным поиском для диалоговых системВ этой статье мы подробно рассмотрим эти инновационные методы и выясним, как они расширяют границы возможностей языковых моделей.

Перспективы и подводные камни языковых моделей с расширенным поиском

Давайте разберёмся в концепции моделей языка с дополненной поисковой информацией (RALM). Основная идея RALM заключается в объединении обширных знаний и возможностей понимания языка, предоставляемых предварительно обученными языковыми моделями, с возможностью доступа к внешней актуальной информации и её использования в процессе вывода.

Вот простая иллюстрация того, как может работать базовый RALM:

1. Пользователь задает вопрос: «Каковы были итоги Олимпийских игр 2024 года?»
2. Система извлекает соответствующие документы из внешней базы знаний.
3. LLM обрабатывает вопрос вместе с полученной информацией.
4. Модель генерирует ответ на основе как своих внутренних знаний, так и внешних данных.

Этот подход показал большие перспективы в повышении точности и актуальности результатов LLM, особенно для задач, требующих доступа к текущей информации или знаниям в конкретной области. Однако у RALM есть свои проблемы. Две ключевые проблемы, с которыми сталкиваются исследователи:

1. Надежность: Как мы можем гарантировать, что полученная информация актуальна и полезна?
2. Прослеживаемость: Как сделать процесс рассуждения модели более прозрачным и проверяемым?

Недавние исследования предложили инновационные решения этих проблем, которые мы рассмотрим подробно.

Саморассуждение: улучшение RALM с помощью явных траекторий рассуждения

Это архитектура и процесс, лежащие в основе моделей LLM, дополненных поиском, основанные на фреймворке, называемом Self-Reasoning. Этот подход использует траектории для улучшения способности модели к рассуждению на основе извлеченных документов.

Когда задается вопрос, соответствующие документы извлекаются и обрабатываются посредством ряда шагов рассуждения. Механизм самообоснования применяет процессы анализа фактов и траектории для фильтрации и синтеза информации перед выработкой окончательного ответа. Этот метод не только повышает точность результатов, но также гарантирует прозрачность и прослеживаемость обоснования ответов.

В приведенных выше примерах, таких как определение даты выхода фильма «Поймай меня, если сможешь» или определение художников, расписавших потолок Флорентийского собора, модель эффективно фильтрует извлеченные документы для выдачи точных, подкрепленных контекстом ответов.

В этой таблице представлен сравнительный анализ различных вариантов LLM, включая модели LLaMA2 и другие модели с расширенным поиском для таких задач, как NaturalQuestions, PopQA, FEVER и ASQA. Результаты разделены между базовыми показателями без извлечения и улучшениями с возможностью извлечения.

На этом изображении представлен сценарий, в котором магистрам права (LLM) поручено предоставлять рекомендации на основе запросов пользователей, демонстрируя, как использование внешних знаний может влиять на качество и релевантность ответов. На диаграмме представлены два подхода: один, где модель использует фрагмент знаний, и другой, где этого не происходит. Сравнение подчёркивает, как включение конкретной информации может адаптировать ответы к потребностям пользователя, обеспечивая глубину и точность, которых может не хватать в чисто генеративной модели.

Одним из новаторских подходов к совершенствованию RALM является внедрение фреймворков самоанализа. Основная идея этого метода заключается в использовании возможностей самой языковой модели для генерации явных траекторий рассуждений, которые затем могут быть использованы для повышения качества и надёжности её результатов.

Давайте разберем ключевые компоненты структуры самостоятельного рассуждения:

1. Процесс с учетом релевантности (РЭП)
2. Выборочный процесс с учетом фактических данных (EAP)
3. Процесс анализа траектории (НАЖМИТЕ)

Процесс с учетом релевантности (RAP)

RAP предназначен для решения одной из фундаментальных задач RALM: определения того, действительно ли найденные документы соответствуют заданному вопросу. Вот как это работает:

1. Система извлекает набор потенциально релевантных документов, используя модель поиска (например, DPR или Contriever).
2. Затем языковой модели дают указание оценить релевантность этих документов к вопросу.
3. Модель явно генерирует причины, объясняющие, почему документы считаются релевантными или нерелевантными.

Например, при ответе на вопрос «Когда была построена Эйфелева башня?» RAP может дать такой результат:

Этот процесс помогает отфильтровать нерелевантную информацию на ранних этапах конвейера, повышая общее качество ответов модели.

Выборочный процесс с учетом фактических данных (EAP)

EAP выводит оценку релевантности на новый уровень, поручая модели выявить и цитировать конкретные доказательства из соответствующих документов. Этот процесс имитирует подход человека к исследовательской задаче, выбирая ключевые предложения и объясняя их релевантность. Вот как может выглядеть результат EAP:

Благодаря прямому цитированию источников и объяснению релевантности каждого доказательства EAP повышает прослеживаемость и интерпретируемость результатов модели.

Процесс анализа траектории (TAP)

TAP — это заключительный этап структуры самообоснования, где модель объединяет все траектории рассуждений, созданные на предыдущих этапах. Он анализирует эти траектории и выдает краткое резюме вместе с окончательным ответом. Вывод TAP может выглядеть примерно так:

Этот процесс позволяет модели предоставить как подробное объяснение своих рассуждений, так и краткий ответ, отвечающий различным потребностям пользователей.

Реализация самоанализа на практике

Чтобы реализовать эту структуру самоанализа, исследователи изучили различные подходы, в том числе:

1. Подсказка предварительно обученных языковых моделей
2. Точная настройка языковых моделей с помощью методов эффективного использования параметров, таких как QLoRA.
3. Разработка специализированных нейронных архитектур, таких как модели внимания нескольких голов.

Каждый из этих подходов имеет свои собственные компромиссы с точки зрения производительности, эффективности и простоты реализации. Например, подход с подсказками проще всего реализовать, но он не всегда может давать последовательные результаты. Точная настройка с помощью QLoRA обеспечивает хороший баланс производительности и эффективности, в то время как специализированные архитектуры могут обеспечить лучшую производительность, но требуют больше вычислительных ресурсов для обучения.

Вот упрощенный пример того, как можно реализовать RAP, используя подход с подсказками и языковой моделью, такой как 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)

Адаптивная генерация с расширенным поиском для диалоговых систем

В то время как структура самоанализа фокусируется на улучшении качества и интерпретируемости индивидуальных ответов, другое направление исследований изучает, как сделать генерацию с расширенным поиском более адаптивной в контексте диалоговых систем. Этот подход, известный как адаптивная генерация, дополненная поиском, направлен на определение того, когда внешние знания следует использовать в разговоре и как их эффективно включать.

Ключевая идея этого подхода заключается в том, что не каждый этап разговора требует дополнения внешних знаний. В некоторых случаях чрезмерная опора на полученную информацию может привести к неестественным или чрезмерно многословным ответам. Таким образом, задача состоит в разработке системы, способной динамически решать, когда использовать внешние знания, а когда полагаться на внутренние возможности модели.

Компоненты генерации, дополненной адаптивным поиском

Чтобы решить эту проблему, исследователи предложили структуру под названием RAGate, которая состоит из нескольких ключевых компонентов:

1. Механизм двоичных ворот знаний
2. Процесс, учитывающий актуальность
3. Выборочный процесс с учетом фактических данных
4. Процесс анализа траектории

Механизм двоичных ворот знаний

Ядро системы RAGate — это двоичные ворота знаний, которые решают, использовать ли внешние знания для данного хода разговора. Этот шлюз принимает во внимание контекст разговора и, при необходимости, полученные фрагменты знаний для принятия решения.

Вот упрощенная иллюстрация того, как может работать двоичный шлюз знаний:

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)

Этот механизм шлюзования позволяет системе быть более гибкой и контекстно-зависимой при использовании внешних знаний.

Внедрение RAGate

На этом изображении показана структура RAGate, усовершенствованная система, предназначенная для включения внешних знаний в LLM для улучшения формирования ответов. Эта архитектура показывает, как базовый LLM может быть дополнен контекстом или знаниями либо посредством прямого ввода, либо путем интеграции внешних баз данных в процессе генерации. Этот двойной подход — использование возможностей внутренней модели и внешних данных — позволяет LLM предоставлять более точные и контекстуально релевантные ответы. Этот гибридный метод устраняет разрыв между чистой вычислительной мощностью и опытом в конкретной предметной области.

Здесь демонстрируются показатели производительности для различных вариантов модели в рамках платформы RAGate, которая фокусируется на интеграции поиска с точной настройкой с эффективным использованием параметров (PEFT). Результаты подчеркивают превосходство моделей, интегрированных в контекст, особенно тех, которые используют встраивания ner-know и ner-source.

Модели RAGate-PEFT и RAGate-MHA демонстрируют существенные улучшения в точности, запоминаемости и показателях F1, подчеркивая преимущества включения как контекста, так и вводных данных. Эти стратегии тонкой настройки позволяют моделям более эффективно выполнять наукоемкие задачи, обеспечивая более надежное и масштабируемое решение для реальных приложений.

Для реализации RAGate исследователи изучили несколько подходов, в том числе:

1. Использование больших языковых моделей с тщательно продуманными подсказками.
2. Точная настройка языковых моделей с использованием методов эффективного использования параметров
3. Разработка специализированных нейронных архитектур, таких как модели внимания нескольких голов.

Каждый из этих подходов имеет свои сильные и слабые стороны. Например, подход с подсказками относительно прост в реализации, но не всегда может давать последовательные результаты. Точная настройка обеспечивает хороший баланс производительности и эффективности, в то время как специализированные архитектуры могут обеспечить наилучшую производительность, но требуют больше вычислительных ресурсов для обучения.

Вот упрощенный пример того, как можно реализовать систему, подобную RAGate, с использованием точно настроенной языковой модели:

 
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)

Проблемы и будущие направления

Несмотря на то, что системы самообоснования и адаптивная генерация, дополненная поиском, демонстрируют большие перспективы, все еще существует несколько проблем, над решением которых исследователи работают:

1. Вычислительная эффективность: Оба подхода могут потребовать больших вычислительных ресурсов, особенно при работе с большими объемами полученной информации или при создании длинных траекторий рассуждений. Оптимизация этих процессов для приложений реального времени остается активной областью исследований.
2. прочность: Крайне важно обеспечить стабильную работу этих систем по широкому кругу тем и типов вопросов. Это включает в себя обработку крайних случаев и состязательных входных данных, которые могут сбить с толку механизмы оценки релевантности или шлюзования.
3. Многоязычная и межъязыковая поддержка: Распространение этих подходов для эффективной работы на нескольких языках и для обеспечения межъязыкового поиска и рассуждения информации является важным направлением будущей работы.
4. Интеграция с другими технологиями искусственного интеллекта: Изучение того, как эти подходы можно сочетать с другими технологиями искусственного интеллекта, такими как мультимодальные модели или обучение с подкреплением, может привести к созданию еще более мощных и гибких систем.

Заключение

Разработка структур самообоснования и адаптивного поиска с дополненной генерацией представляет собой значительный шаг вперед в области обработки естественного языка. Позволяя языковым моделям явно рассуждать об информации, которую они используют, и динамически адаптировать свои стратегии увеличения знаний, эти подходы обещают сделать системы ИИ более надежными, интерпретируемыми и контекстно-зависимыми.

Поскольку исследования в этой области продолжают развиваться, мы можем ожидать, что эти методы будут усовершенствованы и интегрированы в широкий спектр приложений: от систем ответов на вопросы и виртуальных помощников до образовательных инструментов и исследовательских пособий. Способность сочетать обширные знания, закодированные в больших языковых моделях, с динамически извлекаемой актуальной информацией может произвести революцию в том, как мы взаимодействуем с системами искусственного интеллекта и получаем доступ к информации.