马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 基于检索增强的语言模型

马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了一种增强语言模型的方法,称为检索增强的语言模型。它使用检索来提高语言模型的性能,而不是仅依靠预训练。视频中还介绍了另一种相关的工作,称为最近邻机器翻译,它在机器翻译中使用了检索的概念。这些方法在语言建模和机器翻译任务中都取得了显著的改进,并且对于构建更智能的自然语言处理系统具有潜在的影响。

检索增强语言模型概述:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了检索增强语言模型的概念。语言模型不再需要在自己的参数中编码所有的知识,而是可以与大量外部文本进行交互。在这种设置下,模型需要编码大量的知识,以便产生合理的概率分布。然而,我们并不知道模型的参数中存储了哪些知识,也不知道在哪里找到这些参数。此外,模型的存储空间受到模型大小的限制,而模型大小的扩展是缓慢且昂贵的。因此,我们需要寻找替代方法来增加模型的知识量,例如知识图谱。

知识图与非结构化文本:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了知识图和非结构化文本两种不同的语言知识源。知识图是一种显式的图结构,可以通过遍历来获取相关信息,但制作成本高;而非结构化文本则不需要图结构,可以通过文本内容推断相关信息,成本较低。知识图需要人工标注和创建,容易遗漏信息,而非结构化文本存在错误和问题。因此,在选择语言知识源时需要权衡不同的优缺点。

基于领域知识的语言模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了一种基于领域知识的语言模型,用于从文档中提取相关信息。该模型通过检索一系列相关文档,并将其与原始输入文本相结合,以预测掩码标记的内容。与传统的掩码语言建模不同,该模型允许知识的存在,而不是强制性地编码到模型中。通过这种方式,模型可以更好地集成检索到的信息,并进行准确的预测。

训练检索器和编码器:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了如何训练检索器和编码器。检索器在大量文档中检索相关信息,编码器将检索到的信息输入模型。训练过程中,通过反向传播对两者进行训练。检索器可以从维基百科等来源获取文档,然后将其编码为向量表示。训练过程中,需要对所有检索到的文档进行求和,这可能会导致计算量很大,但可以采用一些技巧提高效率。总体而言,该章节介绍了训练检索器和编码器的方法和技巧。

Mural Knowledge Retriever模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了一个名为Mural Knowledge Retriever的模型,它是一个基于编码器和检索器的问答系统。编码器将每个文档表示为向量,检索器使用这些向量计算相关性分数。这个模型是在无监督的设置下训练的,通过优化能力预测金字塔顶部这一自我监督信号,使得检索到的文档更相关。模型使用预训练的BERT进行初始化,并通过微调来适应特定任务。

输入微调与预测掩码标记:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了如何通过反向传播对输入进行微调,使用编码和分隔符来处理文本,并使用投影矩阵来降低向量维度。该章节还介绍了如何通过连接原始输入和检索文档来预测掩码中的标记,并解释了掩码标记如何通过自我关注机制影响预测结果。此外,视频还提到了在训练过程中遇到的挑战,如如何处理大量文档和进行归一化。

Realm模型进行信息检索:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了使用Realm模型进行信息检索的方法。通过使用嵌入和内积搜索算法,可以快速检索与输入相关的文档。然而,为了实现此功能,需要预先计算和构建文档表示和索引,这会增加训练成本。因此,该方法在处理简单任务时效果较好,但在处理复杂任务时可能不太适用。

检索器索引的异步更新:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了在使用嵌入函数对文档进行梯度更新时,检索器的索引会变得不同步。为了解决这个问题,需要重新计算所有文档的嵌入,但这会导致速度很慢。因此,他们采取了异步更新索引的方法,每隔一段时间刷新一次索引,以确保检索器的索引与最新的模型参数相符。这个过程包括两个步骤:一个进程用于训练模型和参数更新,另一个进程用于构建索引和更新。

更有选择性的跨度屏蔽策略:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了在语料库中使用更有选择性的跨度屏蔽策略,以及如何在检索过程中预测命名实体和日期。另外,还介绍了在开放域问答任务中使用realm模型进行检索,其效果比bert模型好。realm模型通过预训练和微调过程中学习检索器,从而显著提高了性能。

Realm的检索增强语言建模:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了一种名为Realm的新型检索增强语言建模技术,它通过引入相关文档来改进预测模型的性能。实验结果表明,使用Realm可以显著提高模型的预测准确性,尤其是在使用检索机制的情况下。此外,视频还提到了一种更简单的方法,称为最近邻机器翻译,它利用查询数据存储来预测翻译模型的下一个词。这些方法在机器翻译等任务中具有很大的潜力。

基于K最近邻的语言模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了一种基于K最近邻的语言模型。通过在训练数据中缓存隐藏状态并使用快速内积搜索,模型可以检索与当前隐藏状态最相似的表示,并预测下一个单词。该模型可以用于预测未知数据中的下一个单词,但需要一个充分表达和多样化的检索语料库。如果检索语料库不合适,模型可能需要自己进行预测。

基于检索的机器翻译方法:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了一种基于检索的机器翻译方法。与传统的训练模型不同,这种方法通过在检索语料库中查找最相似的句子来生成翻译结果。虽然这种方法需要大量的存储空间和计算资源,但在翻译质量上取得了显著的改进。研究人员还分析了数据存储大小对性能改进的影响,并提出了一些加速方法。他们认为这是一个有前景的研究方向。

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