Stanford CS25: V3 I Retrieval Augmented Language Models

Stanford Online

25 Jan 202479:26

Summary

TLDR本次讲座深入探讨了增强型语言模型（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的前沿发展和面临的挑战。演讲者首先回顾了语言模型的历史和发展，强调了RAG在提高语言理解和生成能力方面的重要性。随后，他详细分析了RAG的工作原理、优势以及存在的问题，如幻觉、属性和时效性。演讲者还讨论了如何通过改进检索器和生成器的协同工作来优化RAG系统，并对未来的研究方向提出了展望，包括多模态性和系统端到端的优化。

Takeaways

🎓 讲座嘉宾是Contextual AI公司的CEO，同时也是斯坦福大学符号系统系的兼职教授，他在机器学习和自然语言处理（NLP）领域有着深厚的背景和专业经验。
📈 语言模型的时代已经到来，但目前企业级应用仍面临准确性、幻觉、归因和数据更新等挑战。
🔍 检索增强（Retrieval Augmentation）是一种新兴的研究方向，通过结合外部记忆（如文档数据库）来增强语言模型的能力。
🌐 通过外部检索，语言模型可以实现‘开卷考试’式的运作，无需将所有信息记忆在参数中，提高了效率和灵活性。
🔄 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索器和生成器的架构，可以在生成文本时动态地检索相关信息。
📚 讲座中提到了一些具体的技术如TF-IDF、BM25、DPR等，这些技术在文档检索和信息检索领域有着广泛的应用。
🔧 在构建检索增强型语言模型时，需要考虑如何优化整个系统，包括检索器、生成器和查询编码器等组件。
🔍 讲座强调了评估检索增强系统的有效性，需要考虑训练数据、任务类型和更新策略等多方面因素。
🌟 未来研究方向包括多模态检索、系统级优化、以及如何更好地控制和测量语言模型的‘幻觉’现象。
🚀 讲座提出了对现有语言模型的一些创新思考，包括使用增强检索来提高效率、生成更好的训练数据、以及探索新的硬件和软件架构。

Q & A

什么是语言模型？
-语言模型是一种用于计算一系列词汇出现概率的模型，它可以用来预测下一个词或者生成文本。语言模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，如机器翻译、语音识别等。
语言模型的历史有多久了？
-语言模型的概念并不是近几年才有的，实际上这个概念已经有几十年的历史了。最早的神经网络语言模型可以追溯到1991年。
什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）？
-RAG是一种结合了检索和生成的模型，它通过检索相关信息来辅助生成任务，如文本生成。这种模型通常包含一个检索器（Retriever）和一个生成器（Generator），检索器负责从大量数据中检索相关信息，生成器则基于这些信息生成响应或文本。
RAG模型如何解决语言模型的静态问题？
-RAG模型通过引入外部记忆（如文档数据库）来解决语言模型的静态问题。这样，模型可以访问最新的信息，而不必局限于训练时的数据，从而保证了信息的时效性和准确性。
RAG模型如何减少生成过程中的幻觉问题？
-RAG模型通过检索真实世界的数据作为上下文信息来减少幻觉问题。这样，生成的内容可以基于真实可靠的信息，减少了模型凭空捏造信息的可能性。
在RAG模型中，如何理解参数式（parametric）和非参数式（non-parametric）的区分？
-参数式方法指的是模型通过其参数（例如神经网络的权重）来存储和处理所有知识。而非参数式方法则是指模型通过外部数据（如检索到的文档）来辅助决策和生成过程，而不是仅仅依赖于模型内部的参数。
什么是Tfidf？
-Tfidf（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。它通过计算一个词在文档中的频率（TF）以及该词在所有文档中出现的频率的逆（IDF），来评估一个词对于文档的重要性。
BM25是什么？
-BM25是一种基于概率检索框架的排名函数，用于估计文档与用户查询的相关性。它是目前信息检索领域中最广泛使用的排名算法之一。
在RAG模型中，如何理解闭卷考试（closed book）和开卷考试（open book）的比喻？
-闭卷考试比喻的是传统的语言模型，它需要将所有知识记忆在模型的参数中。而开卷考试比喻的是RAG模型，它允许模型在生成回答时访问外部信息，就像在考试时可以查阅书籍和笔记一样。
RAG模型中的检索器（Retriever）和生成器（Generator）是如何协同工作的？
-在RAG模型中，检索器首先根据输入的问题或上下文检索出相关的信息或文档，然后将这些信息作为上下文提供给生成器。生成器基于这些上下文信息生成回答或文本。两者的协同工作使得模型能够结合内部参数和外部信息来完成任务。
RAG模型在实际应用中有哪些优势？
-RAG模型结合了检索和生成的优势，可以提供更加准确和时效的信息，减少生成内容的幻觉问题。此外，它还可以通过外部记忆来更新和修订信息，使得模型能够适应不断变化的数据和知识。