Apr, 2024

个性化大型语言模型的优化方法：通过检索增强

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TL;DR本研究论文探讨了扩展的检索方法用于个性化大型语言模型，通过两种优化算法从下游任务获取反馈进行检索优化，并引入了一个预生成和后生成的检索模型来决定每个语言模型输入应选择哪个检索器。在多个任务中进行了大量实验，并获得了显著的统计结果。
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发现论文，激发创造
  • 通过大型语言模型整合总结和检索，实现个性化增强

    通过使用离线总结和运行时检索，我们提出了一种新颖的基于总结的方法，扩展了基于检索的个性化，以实现更好的实时系统性能，并在实际约束下取得了更好的个性化性能。

    Oct, 2023

  • 通过大型语言模型重定义结构化数据库的信息检索

    本文介绍了一种名为 ChatLR 的新型检索增强框架，主要利用大型语言模型（LLMs）的强大语义理解能力作为检索器，以实现精确和简洁的信息检索。通过在金融领域微调 LLM 并构建基于 LLM 的搜索和问答系统，实验证明 ChatLR 在解决用户查询中表现出高达 98.8％的信息检索准确性。

    May, 2024

  • 可靠、适应性强、可归因的检索式语言模型

    通过在推理过程中引入大规模数据存储，检索增强的语言模型（retrieval-augmented LMs）可以更可靠、适应性更强且更具可追溯性，然而目前在超越知识密集型任务（如问答）以外的领域，检索增强的语言模型尚未被广泛采用，这需要重新考虑数据存储和检索器、改进检索器和语言模型组件之间的交互以及在高效训练和推理方面进行大规模投资。

    Mar, 2024

  • LLM-Augmented Retrieval: 借助语言模型和文档级嵌入增强检索模型

    该研究论文介绍了一种基于模型无关的文档级嵌入框架，通过大型语言模型（LLM）增强，改进了检索模型训练过程中的一些重要组件，如负采样、损失函数等。通过实现这个 LLM 增强的检索框架，我们显著提高了广泛使用的检索模型（如 Bi-encoders 和 late-interaction models）的效果，并在 LoTTE 数据集和 BEIR 数据集上取得了最新的研究成果。

    Apr, 2024

  • 评估检索增强型大型语言模型在科学文件推理中的有效性

    本研究通过关键字检索对多种大型语言模型进行评估，发现这些模型在科学文档推理任务中会使用编造的证据来支持预测，利用科学语料库进行预训练无法减轻证据捏造的风险。

    Nov, 2023

  • 强化信息检索与生成的大型语言模型

    我们提出了一种迭代检索 - 生成的协作框架，该框架可以利用参数化和非参数化知识，帮助找到正确的推理路径，并显著提高大型语言模型的推理能力。实验结果显示我们的方法优于之前的基线模型，在单跳和多跳问答任务上取得了显著的改进。

    Oct, 2023

  • 语言的更多空间：探究检索对语言模型的影响

    利用 “理想检索” 方法研究检索增强语言模型，评估检索增强对语言模型行为的影响，观察到这些模型在权重保存方面具有更少的世界知识，在理解局部上下文和词间依赖方面表现更好，但在理解全局上下文方面表现更差。

    Apr, 2024

  • 检索与长上下文大语言模型的融合

    通过研究使用两种最先进的预训练大型语言模型进行检索增强和长上下文窗口的解决方案，我们发现使用简单的检索增强在生成时可以实现与微调后的具有 16K 上下文窗口通过位置插值在长上下文任务上具有可比性能的 4K 上下文窗口的大型语言模型，而计算量较小。此外，我们证明检索可以显著提高大型语言模型的性能，而不受其扩展上下文窗口大小的限制。我们的最佳模型，检索增强的 32K 上下文窗口的 LLaMA2-70B，在 7 个长上下文任务中，包括问答和基于查询的摘要，的平均得分方面优于 GPT-3.5-turbo-16k 和 Davinci003。它还在生成速度上优于其非检索的 LLaMA2-70B-32k 基线。我们的研究为从业者提供了关于选择检索增强与扩展大型语言模型的长上下文的一般见解。

    Oct, 2023

  • 通过数据重要性学习改进检索增强的大型语言模型

    通过修剪或重新权重检索语料库，可以提高大型语言模型的性能，无需进行进一步训练。在某些任务中，甚至允许较小的模型（例如 GPT-JT）通过搜索引擎 API 进行扩展，胜过未使用检索增强的 GPT-3.5。此外，我们展示了在实践中可以高效地计算基于多线性扩展的权重（例如，对于包含 1 亿个元素的语料库，计算时间少于十分钟）

    Jul, 2023

  • Persona-DB: 高效的大型语言模型个性化应答预测与协同数据精炼

    通过引入 Persona-DB 框架，本文从一个新的角度考虑数据如何更好地表示，以实现对大型语言模型 (LLMs) 定制过程中更高效的检索，同时在多个实验中展示了 Persona-DB 在任务上下文中的泛化能力和在冷启动情况下的显著改进。

    Feb, 2024