前沿重器[36] | ACL23-基于检索的大语言模型-报告阅读

前沿重器

栏目主要给大家分享各种大厂、顶会的论文和分享，从中抽取关键精华的部分和大家分享，和大家一起把握前沿技术。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。（算起来，专项启动已经是20年的事了！）

2022年的文章合集，累积起来有60w字，在这：CS的陋室60w字原创算法经验分享-2022版。

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在顶会ACL2023上，陈丹琦老师团队带来了一份长达近4小时的tutorial：Retrieval-based Language Models and Applications，内容非常丰富而且具有很强的使用价值，本文主要总结一下这篇文章的内容，并附带一些自己的理解和思考。

开始之前，先把关键的参考资料给出：

官方材料：https://acl2023-retrieval-lm.github.io/，PPT和阅读材料都给到。
还不错的解读文章：https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/132399887

简介

简介章节讲的是比较基础的，主要介绍了本次要介绍的概念，即检索（Retrieval）和大语言模型（LLM）：

简单的说，其实就是通过检索的模式，为大语言模型的生成提供帮助，从而使之生成更符合要求的结果，听起来，其实就和最近比较火的另一个概念——检索增强生成（RAG，retrieval augment generation），在我的理解下，就是一件事。

众所周知，LLM其实已经在很多领域和问题下都取得了很好的效果，那为何还需要依赖检索做进一步优化，在本文看来，主要有5个原因：

LLM无法记住所有知识，尤其是长尾的。受限于训练数据、现有的学习方式，对长尾知识的接受能力并不是很高。
LLM的知识容易过时，而且不好更新。只是通过微调，模型的接受能力其实并不高而且很慢，甚至有丢失原有知识的风险。
LLM的输出难以解释和验证。一方面最终的输出的内容黑盒且不可控，另一方面最终的结果输出可能会受到幻觉之类的问题的干扰。
LLM容易泄露隐私训练数据。用用户个人信息训练模型，会让模型可以通过诱导泄露用户的隐私。
LLM的规模大，训练和运行的成本都很大。

而上面的问题，都可以通过数据库检索快速解决：

数据库对数据的存储和更新是稳定的，不像模型会存在学不会的风险。
数据库的数据更新可以做得很敏捷，增删改查可解释，而且对原有的知识不会有影响。
数据库的内容是明确、结构化的，加上模型本身的理解能力，一般而言数据库中的内容以及检索算法不出错，大模型的输出出错的可能就大大降低。
知识库中存储用户数据，为用户隐私数据的管控带来很大的便利，而且可控、稳定、准确。
数据库维护起来，可以降低大模型的训练成本，毕竟新知识存储在数据库即可，不用频繁更新模型，尤其是不用因为知识的更新而训练模型。

问题定义

首先，按照文章的定义：

A language model (LM) that uses an external datastore at test time。

关键词两个：语言模型和数据库。

语言模型这块，我们其实都熟悉了，早些年以bert代表的模型，到现在被大量采用的大模型，其实结构都具有很大的相似性，而且已经相对成熟，模型结构这事就不赘述了。更为重要的是，prompt受到关注的这件事，在现在的视角看来是非常关键的发现，prompt能让大模型能完成更多任务，通过引导能让模型解决不同的问题，同时，效果还是不错，在现在的应用下，prompt精调已经成为了经济高效的调优手段了。

至于数据库，配合大模型，构造成如下的推理结构：

datastore是数据源，构造成索引后，可以接受query进行检索，检索结果和大模型配合，就能输出结果。

架构

此时，就出现一个问题，大模型和检索查询之间的关系是什么，拆解下来，就是这几个问题：

查什么：query如何构造以及检索的。
如何使用查询：查询结果出来后如何跟大模型协同。
何时查：什么时候触发查询，或者换个说法，如何构造查询query。

section3中，通过论文讲解的方式，讨论了多篇论文在解决上述3个问题下的解决方案，并且讨论了他们的优缺点。

这里总结一些关键要点给大家，让大家理解这些检索策略的不一样会有什么优缺点：

检索不一定检索一次，可以切句，例如机械地n个token地切后查询，会比只查一次要强一些。
RETRO中构造了临时层对检索结果进行解析，提升检索结果的理解和使用能力，但这也意味着这些层需要进行训练后才可使用，训练成本是增加的。
KNN-LM在检索上，从词降级为token，能对低频或域外（out of domain）数据有很好的支持，但存储空间会变大很多，同时该方法缺少输入和检索结果的交互信息。
后续的FLARE和Adaptive-LM采用了自适应检索的方式，能提升检索的效率，但当然与之对应的检索策略并不一定是最优的（误差叠加）。
Entities as Experts直接检索实体，能提升效率，但这个位置是需要额外的实体识别的。

训练

在LLM-Retrieval的框架下，训练除了为了更好地让LLM做好推理预测，还需要尽可能让LLM和检索模块协同，而显然，同时训练LLM和检索模块的模型，无疑是成本巨大的，就这个背景，文章总结了4种LLM和检索模块的更新策略。（注意，此处我把training翻译为更新）

首先是独立更新（Independent training），即两者各自更新，互不影响。这个应该是目前我看到最常见的一种方式了。

优点：对频繁更新的索引，大模型不需要频繁更新，甚至不需要更新；每个模块可以独立优化。
缺点：大模型和检索模型两者之间并无协同。

然后是依次训练（Sequential training），即训练其中一个的时候，另一个固定，等此模块训练完训练完以后再训另一个。

优点：和独立更新有相似点，大模型不需要频繁更新，甚至不需要更新；不同的是，大模型可以进行适配检索模块的训练，反之亦然。
缺点：因为是依次训练，所以在训练其中一个时，另一个是固定的，不能做到比较彻底的协同，而且大模型更新的频率不见得跟得上索引库的更新，如果紧跟，成本会变高。

第三种是异步索引更新下的联合训练，即允许索引过时，定期更新即可。这种方式的难点是需要权衡，索引更新的频率是多少，太多了则训练成本昂贵，太少了则索引过时，导致有些问题会出错。

第四种也是联合训练，但考虑到更新索引的频次问题，所以索引通过批次的方式来更新，当然了，这种方式的同样会带来成本的问题，无论是训练阶段，还是索引更新阶段。

总结一下，有关训练阶段，两者协同，有如下优缺点。

应用

应用这块，通过这几个月我们的深入使用，大模型给了我们很多的使用空间，到了LLM+检索的场景，我们需要知道的是有哪些优势场景，在本文中，作者总结了如下使用场景：

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第一行3个任务主要优势表现在知识密集型的任务中，中间和下面的6个则是比较经典的NLP任务了，中间3个偏向生成，后面3个倾向于分类，此时，我们需要回答两个问题：

如何把LLM+检索这个模式应用在这些任务中？
使用LLM+检索这个模式的时机是什么？

首先是第一个问题，如何应用，这里给出了3种使用方法，分别是微调、强化学习和prompt。我们日常使用的更多的可能是prompt，但是从一些实战经验上，可能还有别的模式可能能让模型更好地利用。

微调方面，只要把整个流程串起来其实就能发现，是完全可行的，ATLAS这篇论文比较典型，再处理知识库的更新上选择了相对独立的策略，从实验来看，效果还是不错的，作者的评价是这样的：

微调能为知识密集型任务提供很大的提升。
对检索库本身的微调也十分重要。

而强化学习，也算是最近比较热门的研究方向了，RLHF能把全流程串起来，有人工的评价能为结果带来更多的提升，作者用的是“alignment”，是对齐用户的偏好，然而实际上，这种人工的数据其实还是比较难获得并使用的。

在prompt这块，作者首先提出一个问题：“What if we cannot train LMs for downstream tasks?”，这个问题很现实，因为很多原因，我们可能没法训练模型，只能用开源的或者是固定通用的模型（心法利器[102] | 大模型落地应用架构的一种模式），此时，prompt就是一个非常好用的方案了。从结果层面显示，这种方案可以说是非常“effective”，同时作者还提及不用训练和并不差的效果（用的strong），但缺点也比较明显，可控性还是不够，相比微调的效果还是要差点。

然后，下一个问题，就是使用检索这个模式的时机了。说到时机，其实回归到前面所提到的原因就知道了，即长尾知识、知识过时、内容难验证、隐私问题和训练成本问题，经过作者的整理，从使用检索的原因，转为提及检索这个模式的优势，则是6点：长尾知识、知识更新能力、内容可验证性、参数效率、隐私以及域外知识的适配性（可迁移性）。

多模态

多模态是让自然语言处理超越文字本身的窗口了，知识的形式是丰富多样的，可以是文章、图谱、图片、视频、音频等，如果能把多种信息进行解析，那对知识的支撑能力无疑是新的提升（毕竟不是所有信息都通过文字传播），在这章，更多是给了很多知识应用的思路，论文还不少，此处不赘述，大家可以去PPT里面钱问题记得网站上面找参考文献。