基於表示法的檢索增強生成知識檢查研究

Kernekoncepter

大型語言模型 (LLM) 的表示法可以用於有效地執行知識檢查任務，從而提高檢索增強生成 (RAG) 系統的可靠性和有效性。

Resumé

基於表示法的檢索增強生成知識檢查研究

這篇研究論文探討了如何在檢索增強生成 (RAG) 系統中進行知識檢查。RAG 系統透過從外部知識庫中檢索相關資訊來增強大型語言模型 (LLM) 的輸出。然而，這些系統在有效整合外部知識和 LLM 內部知識方面面臨挑戰，經常導致產生誤導性或無用資訊的問題。

本研究旨在探討 LLM 表示法在知識檢查任務中的作用，並開發基於表示法的分類器來過濾知識，從而提高 RAG 系統的可靠性和有效性。

研究人員首先分析了 LLM 在面對不同類型的輸入時，其內部表示行為的差異。他們使用 Mistral-7B-Instruct-v0.1 作為 LLM，並重點關注最後一個輸入標記在最後一層的表示。研究人員收集了正面（例如，具有知識的查詢）和負面（例如，沒有知識的查詢）樣本作為輸入，並收集相應的內部表示。然後，他們訓練了一個分類器，根據 LLM 的表示來區分這些樣本，這些樣本對應於不同的 LLM 行為。
研究人員使用了兩種方法來實現知識檢查：

基於主成分分析 (PCA) 的檢查： 這種方法使用 PCA 來降低維度，同時保留資料中最顯著的變化。研究人員首先收集正面和負面樣本對，然後計算每對的差異向量。接下來，他們應用 PCA 提取前兩個主成分，這些成分定義了分析的子空間。然後將所有樣本投影到這個 PCA 空間中，從而降低維度，同時保留變異數。最後，他們在這些資料上訓練了一個邏輯迴歸模型，以對這兩類進行分類。
基於對比學習的檢查： 這種方法通過明確地建模正面和負面樣本對之間的關係，提供了一個有效的框架來區分複雜的資料分佈。通過最大化正面樣本對之間的相似性，同時最小化負面樣本對之間的相似性，對比學習有助於提取對分類至關重要的區分特徵。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Towards Knowledge Checking in Retrieval-augmented Generation: A Representation Perspective

by Shenglai Zen... kl. arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14572.pdf

Dybere Forespørgsler

如何將基於表示法的知識檢查方法應用於其他自然語言處理任務，例如文字摘要和機器翻譯？

基於表示法的知識檢查方法在文字摘要和機器翻譯等自然語言處理任務中具有廣闊的應用前景。以下是一些具體的應用方向：
1. 文字摘要：

事實一致性檢查： 可以利用基於表示法的知識檢查方法來判斷生成的摘要是否與原文檔在事實上保持一致，避免生成包含錯誤信息或與原文相矛盾的摘要。

例如，可以將原文檔和生成的摘要分別輸入到預訓練的語言模型中，得到它們的表示向量，然後訓練一個分類器來判斷這兩個表示向量是否表示相同的事實。

摘要完整性檢查： 可以檢查生成的摘要是否涵蓋了原文檔中的所有重要信息，避免生成信息缺失的摘要。

例如，可以計算原文檔和生成的摘要之間的語義相似度，如果相似度較低，則說明生成的摘要可能存在信息缺失的問題。

專業領域知識驗證： 在特定專業領域的摘要生成中，可以利用該領域的知識庫來驗證摘要的準確性和專業性。

例如，在醫學領域，可以利用醫學知識圖譜來驗證生成的醫學摘要是否符合醫學常識和專業知識。
2. 機器翻譯：

翻譯準確性檢查： 可以利用基於表示法的知識檢查方法來判斷機器翻譯的結果是否準確，避免出現翻譯錯誤或誤解。

例如，可以將源語言句子和目標語言句子分別輸入到預訓練的語言模型中，得到它們的表示向量，然後訓練一個分類器來判斷這兩個表示向量是否表示相同的語義。

文化差異識別： 可以利用該方法識別翻譯過程中可能存在的文化差異，避免出現文化誤解或冒犯性的翻譯。

例如，可以訓練一個模型來識別不同文化背景下具有不同含义的詞彙或表達方式，並在翻譯過程中對這些詞彙或表達方式進行標記或替換。

專業術語翻譯質量評估： 在涉及大量專業術語的翻譯任務中，可以利用專業領域知識庫來評估專業術語翻譯的準確性和流暢度。
總之，基於表示法的知識檢查方法可以有效地提高文字摘要和機器翻譯等自然語言處理任務的質量和可靠性。

如果 LLM 的訓練資料存在偏差，基於表示法的知識檢查方法是否會放大這些偏差？

是的，如果 LLM 的訓練資料存在偏差，基於表示法的知識檢查方法有可能會放大這些偏差。
這是因為基於表示法的知識檢查方法依賴於 LLM 從訓練資料中學習到的知識和模式。如果訓練資料本身存在偏差，例如某些群體或觀點被過度代表或被邊緣化，那麼 LLM 就會學習到這些偏差，並將其反映在其表示向量中。
當使用這些表示向量進行知識檢查時，就會出現以下問題：

對偏差群體或觀點的不公平評估： 由於 LLM 的表示向量反映了訓練資料中的偏差，因此在評估與偏差相關的知識時，可能會出現不公平的结果。例如，如果訓練資料中男性醫生比女性醫生多，那麼 LLM 就可能認為“醫生”這個詞更接近男性，從而在知識檢查中更容易將女性醫生誤判為不合格。
對非主流觀點的壓制： 如果 LLM 的訓練資料主要包含主流觀點，那麼它就可能難以理解和評估非主流觀點，從而在知識檢查中更容易將非主流觀點判定為錯誤或不可信。
為了減輕這種風險，可以採取以下措施：

使用更加均衡、多樣化的訓練資料： 儘可能使用包含不同群體、觀點和文化背景的訓練資料，以減少 LLM 學習到偏差的可能性。
開發針對偏差的評估指標： 設計专门的评估指标来衡量知识检查方法是否存在偏差，例如，可以比较不同群体在知识检查中的准确率和召回率，以判断是否存在显著差异。
對 LLM 的表示向量進行去偏差處理： 可以利用一些去偏差技術來消除或減輕 LLM 表示向量中的偏差，例如，可以使用对抗訓練或公平性約束等方法。
總之，要意識到 LLM 訓練資料偏差對基於表示法的知識檢查方法的潛在影響，並採取措施來減輕這種影響，以確保知識檢查的公平性和準確性。

如何設計更魯棒的知識檢查方法，使其能夠應對更複雜和具有挑戰性的場景，例如處理多模態輸入或識別隱含的知識衝突？

設計更魯棒的知識檢查方法，使其能夠應對更複雜和具有挑戰性的場景，需要從以下幾個方面進行努力：
1. 多模態輸入：

多模態表示學習： 研究如何將不同模態的信息，例如文本、圖像、音頻等，融合到統一的表示空間中，以便進行知識檢查。

例如，可以利用多模態預訓練模型，例如 CLIP，來學習文本和圖像的聯合表示。

跨模態知識對齊： 研究如何將不同模態的知識进行对齐，例如将文本中的实体与图像中的物体进行关联，以便进行跨模態的知識檢查。

例如，可以利用实体链接技术将文本中的实体链接到知识图谱中，并利用图像识别技术识别图像中的物体，然后将两者进行关联。

模態間一致性檢查： 研究如何檢查不同模態信息之间的一致性，例如判断文本描述是否与图像内容相符，以提高知識檢查的可靠性。

例如，可以训练一个模型来判断文本描述和图像内容之间是否存在矛盾或不一致的地方。
2. 隱含的知識衝突：

深層語義理解： 需要更强大的语义理解能力，才能识别文本中隐含的知识冲突，例如反讽、比喻等修辞手法。

例如，可以利用预训练语言模型的深层语义表示能力，结合上下文信息来识别反讽或比喻的含义。

常識推理： 需要结合常識知識进行推理，才能识别出那些没有直接表达出来，但可以通过常識推断出来的知识冲突。

例如，可以利用常識知識圖譜来辅助进行推理，例如判断“鱼在天上飞”是否符合常識。

多视角知识融合： 可以尝试从多个角度、多个来源对知识进行验证，例如利用多个不同领域的知识库进行交叉验证，以提高识别隐含知识冲突的准确率。
3. 其他方面：

可解释性： 提高知识检查方法的可解释性，使其能够解释为什么某个知识点被判定为错误或不可信，以便用户更好地理解和信任检查结果。
可扩展性： 设计能够处理大规模知识库和复杂查询的知识检查方法，使其能够应用于实际场景。
持续学习： 研究如何让知识检查方法能够不断学习新的知识和模式，以适应不断变化的知识环境。
总而言之，设计更鲁棒的知识检查方法需要多方面的努力，包括多模态表示学习、跨模態知識對齊、深層語義理解、常識推理等。相信随着技术的不断发展，未来会出现更加强大和可靠的知识检查方法，为自然语言处理的应用保驾护航。