Adapt-LLM可以训练LLM确定能否须要在问答义务中检索额外的场景消息，将提高LLM运行程序的效率。
检索增强生成(RAG)管道使大型言语模型(LLM)能够在其照应中经常使用外部消息源。但是RAG运行程序为发送到LLM的每个恳求检索额外的场景消息。这使得该环节效率低下，由于LLM曾经蕴含了少量无需检索即可经常使用的常识。
假设可以将LLM性能为仅在其外部常识无余时经常使用RAG，那会怎样样?Adapt-LLM是由意大利博岑-博尔扎诺自在大学(Bozen-Bolzano)和意大利Bruno Kessler基金会的钻研人员开发的一项技术，可以训练LLM灵活地确定能否须要在问答义务中检索额外的场景消息。Adapt-LLM可以协助防止不用要的检索，并提高LLM运行程序的效率。
记忆vs检索
LLM回答疑问关键有两种方法：第一种方法是依托训练环节中取得的参数记忆。参数记忆的局限性在于它齐全基于训练语料库。可以经过微调或小样本揭示技术来提高参数化的性能，这些技术将模型的留意力集中在关系参数上。但是，这些技术在模型必定灵活经常使用新消息(例如最近的资讯或未蕴含在训练语料库中的公家消息)的场景中是无用的。
第二种方法经常使用消息检索器向模型提供场景消息。检索增强生成(RAG)就属于这一类。
但消息检索面临的疑问是，有时模型不须要额外的场景消息，并且有足够的外部常识来回答疑问。因此可以将这两种方法比喻成为闭卷答题和开卷答题。
而人类经常使用混合方法。例如，当人们记住一个疑问的答案时，可以立刻回答。但当对自己把握的常识没有信念时，就会经常使用外部资源。一些LLM技术经过受欢迎水平评分经常使用这种混合方法。假定当疑问十分受欢迎时，LLM模型具备外部常识来回答。关于不太受欢迎的疑问，该模型将须要RAG系统的协助来失掉必要的消息。
但是，这种方法要求疑问附带受欢迎水平评分，这并不总是可用的。
图1 Adapt-LLM框架
Adapt-LLM为“自顺应检索”训练言语模型，使它们能够自主地选择何时为附加的场景经常使用消息检索系统。
钻研人员写道：“在这种方法中，假设义务的处置打算被编码在模型的参数中，则该模型将间接用于生成处置打算。与其雷同，假设答案没有被编码在该模型的常识中，则答案的生成将被外部常识所增强。”
Adapt-LLM分为四个步骤：
(1)将蕴含疑问的第一个揭示发送给Adapt-LLM模型。
(2)该模型评价揭示，以确定能否须要额外的场景来有效地回答疑问。
(3)假设模型确定它不须要额外的场景，则间接从参数记忆中启动照应。
(4)假设Adapt-LLM模型须要额外的场景，它会前往一个不凡的令牌，例如。而后，运行程序可以经常使用消息检索器依据疑问失掉场景，并将其与原始揭示联合起来。
这种灵敏的行为准许模型在经常使用外部场景和给出间接答案之间取得平衡。
训练Adapt-LLM
要训练Adapt-LLM的模型，须要从蕴含疑问、场景和答案的元组数据集开局。而后，关于每个元组，给模型一个没有场景的疑问。假设它对自己的常识有信念，就间接回答疑问;假设它须要额外的场景，就前往。
假设模型前往正确的答案，那么它就具备参数常识，并且创立一个新的训练实例，其中蕴含疑问和答案(但不蕴含场景)。假设模型前往失误的答案，则创立两个训练实例：一个是蕴含疑问和答案的“参数揭示”，另一个是包括疑问、场景、说明和答案的“场景揭示”。
而后在蕴含这两种类型示例的数据集上训练基本模型，从而发生Adapt-LLM行为。
Adapt-LLM的运行
钻研人员在PopQA上用Adapt-LLM启动了几次实验，PopQA是一个从各种在线平台筹划的疑问数据集。他们经常使用Llama-2 7B作为基础的LLM，并在NQ和SQuAD问答数据集创立的Adapt-LLM数据集上对其启动训练。他们将Adapt-LLM模型与纯正的永不检索模型和一直检索模型启动了比拟。
可以预感的是，他们的钻研结果标明，Adapt-LLM比只依赖参数记忆的永不检索模型体现得更好。
与一直检索模型相比，它还缩小了检索的经常使用，同时在参数记忆优于RAG系统前往的消息时也提高了性能。
钻研人员写道：“当Adapt-LLM选择检索额外消息时，有场景的结果清楚优于没有场景的结果。雷同，当Adapt-LLM间接依托其参数记忆来回答疑问时，它到达了很高的准确性。这些观察结果标明，该模型有效地识别了何时检索消息，以及何时可以在没有进一步场景的状况下回答疑问。”
Adapt-LLM的利害
可怜的是，钻研人员没有颁布Adapt-LLM的代码和模型，这使得验证他们的实验结果变得艰巨。由于这是一种十分适用的技术，假设他们颁布了关于令牌经常使用和推理期间的钻研结果就好了。
幸运的是，该算法易于成功，任何人都可以创立自己版本的Adapt-LLM。看看它如何处置来自其余畛域的数据集，以及可以在其基础上构建哪些实践运行，这将是一件很幽默的事件。
原文题目：Train your LLMs to choose between RAG and internal memory automatically，作者：Ben Dickson
链接：。
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