核心概念
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。
摘要
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。