GonFreecss
- 机构：华盛顿大学、艾伦人工智能研究所、IBM
- 代码：https://github.com/AkariAsai/self-rag
- 论文：https://arxiv.org/abs/2310.11511
- 发布：2023.10
现有问题：LLM的事实不准确性
LLM经常产生幻觉，特别是在长尾情况下，它们的知识变得过时，并且缺乏归因。
检索增强生成是否是万能药？
传统RAG可以无差别地检索和合并一定数量的检索段落，无论检索是否必要或段落是否相关，都可能导致无用的生成。
1. Self-RAG？
自我反思检索增强生成（Self-RAG），本质是微调两个大模型。一个是评估大模型（critic model），另一个是生成大模型（generator model）。微调的内容不是领域知识，而是作为RAG应用所应具备的技能，比如什么时候去检索、生成内容是否有幻觉、如何确保生成内容的真实可靠可用。我分别从模型训练和推理去介绍Self-RAG。
Critic模型训练
学习面对各种各样的query时，1.是否需要检索，2.检索知识是否和Query相关（准确性），3.基于检索生成的内容是否真的来自检索知识还是大模型自己yy的（事实支持性），以及4.检索生成的内容是否真的对用户Query有帮助（有用性）。训练critic模型的目标函数是最大化似然度，
其中 是数据集， 是自省标记（reflection tokens）。从公式可以看到，根据x和y来计算r的条件生成概率。而自省标记r包括4种：
粗体的文本表示最理想的自省标记。x、y、d分别表示输入、输出和相关文档段落。
Generator模型训练
有了Critic模型生成自省tokens能力作为基础，进一步构建增强（Augmented）训练数据，下面是构建流程，其中 表示critic模型， 是检索模块， 是相关文档段落。
- 用Critic模型判断x是否需要检索，并预测 [Retrieve] token值，并把值拼接到x后面；如果是Yes再通过检索模块找出 K 个最相关的文档段落集合 ；
- 对于每个段落，Critic模型会进一步评估段落和x是否相关，并预测 [IsREL] token值；如果段落是相关的，Critic模型又会进一步评估，段落是否能支持模型的生成，并预测 [IsSUP] token值；最后把这两个token值拼接在检索生成内容y后面
- 当整个y生成出来后，再预测y的 [IsUSE] token值，并把值拼接到y后，
下面是增强数据的样例
备注：文本chunk之间用 <p></p> 包住。
以此，生成整个数据集 ，并基于次数据集进行生成器模型训，目标函数即求x预测【y和r】的条件生成概率的最大对数似然估计
因为纪要预测y，也要预测自省标记r，因此需要将r扩进词表中。
汇总
整个Self-RAG的训练过程伪代码如下：
2. 推理流程
大致推理流程如上，我们展开描述一下：
-
判断是否需要检索时，当 时，再基于 去检索相关知识片段
-
如果需要检索，假设检索出的知识片段集合为 ，对于每个 ，
注意，在每个时间步都用LLM进行并行推理输出 个不同的 候选集，并且记录他们的得分 然后进行都进行Beam Search（设置Beam大小为），如下简图所示，
最终获取 个最优的候选片段序列 。 分数是 的加权，权重可以认为调整。而对应的自省token的得分也比较简单，看A.3附录即可。
- 预测判断 和 的相关性：
- 当前时间步的检索生成：
- 预测判断当前生成是否满足事实支持性和可用性：
- 基于三个自省标记（ [IsREL]、[IsSUP]、[IsUSE] ）的预测结果，对 进行打分
如果不需要检索，
- 预测 ：
- 评估 分数：
注意：Critic模型是不参与Self-RAG的推理，但它在训练阶段的作用是至关重要的。它确保了Generator模型能够学习到如何生成高质量的输出，并在需要时进行有效的自我评估和批判。
实践
论文也开源了微调模型，可以下载一个GGUF版本，并使用llama.cpp进行推理。先安装，
pip install llama_cpp_python
pip install huggingface-hub
然后下载模型
huggingface-cli download m4r1/selfrag_llama2_7b-GGUF selfrag_llama2_7b.q4_k_m.gguf --local-dir ./model --local-dir-use-symlinks False
给一个简单的运行示例
from llama_cpp import Llama
# 定义模型参数和生成参数
MODEL_KWARGS = {
"logits_all": True,
"n_ctx": 2048,
"n_gpu_layers": 200
}
GENERATE_KWARGS = {
"temperature": 0.0,
"top_p": 1.0,
"max_tokens": 1024,
"logprobs": 1000
}
# 初始化模型
llm = Llama(model_path="selfrag_llama2_7b.q4_k_m.gguf", **MODEL_KWARGS)
# 格式化Prompt函数
def format_prompt(query, paragraph=None):
"""
格式化查询为模型所需的prompt格式。
:param query: 输入的问题或指令。
:param paragraph: 可选的，与查询相关的段落信息，用于检索。
:return: 格式化后的prompt字符串。
"""
prompt = "### Instruction:\n{0}\n\n### Response:\n".format(query)
if paragraph:
prompt += "[Retrieval]<paragraph>{0}</paragraph>".format(paragraph)
return prompt
# 测试问题
queries = [
"撰写一首表达对老师的感激之情的短诗",
"简述一下人工智能在医疗领域的应用"
]
# 测试并打印结果
for query in queries:
prompt = format_prompt(query)
result = llm(prompt, **GENERATE_KWARGS)
# 提取并打印生成的文本
generated_text = result["choices"][0]["text"]
print("\nResponse:\n{0}".format(generated_text))
# 如果需要，打印详细信息
# print(result["choices"][0])
