NLP - Retrieval-Augmented Text GenerationRetrieval-Augmented Text Generation（检索增强文本生成）是一种结合了信息检索和文本生成技术的自然语言处理方法。该方法通过从大规模语料库中检索相关信息，并将其作为生成文本的额外输入或参考，从而提高生成文本的质量和相关性。以下是对该技术的详细解析：一、结合检索信息的方式1. 非参数化方法核心思想：利用KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻）等算法，在生成过程中根据当前生成的上下文，从检索到的文本中查找最相似的邻居，并据此调整生成概率。优点：统计意义：通过引入外部知识，增加了模型的泛化能力，缓解了过拟合问题。长尾问题：对于低频或罕见词汇，检索到的相似文本可以提供额外的上下文信息，有助于生成更准确的词汇。效果：显示的知识存储（数据库）效果优于隐式的知识存储（参数）。缺点：非参数化的修正往往是Token-Level（词级别），难以实现更高层次的Sentence-Level（句子级别）控制。延申工作：[2021-ACL] Adaptive Nearest Neighbor Machine Translation：对近邻数据进行过滤，选择较优的近邻数。[2021-EMNLPF] Non-Parametric Unsupervised Domain Adaptation for Neural Machine Translation：适用于单语种数据库，但效果不如Back-Translation（回译）。2. 参数化方法Cross-Attention：核心思想：在生成过程中，通过Cross-Attention机制将检索到的文本信息与当前生成的上下文相结合。优点：最全面地建模了生成内容和检索信息间的联系，因此上限应该最高。缺点：参数量大，迁移性差。Copy-Gate：核心思想：在生成过程中引入一个Copy机制，允许模型直接从检索到的文本中复制Token。优点：优雅地建模了先验知识，参数化较少，迁移性好。示意图：Skeleton Extraction：核心思想：对检索到的信息进行后处理，提取关键信息（如骨架），然后基于这些信息生成文本。二、优化方法1. 分开优化核心思想：将检索模块和生成模块分开训练，不进行端到端的联合优化。优点：在许多模型中，即使检索模块和生成模块分开优化，也能取得很不错的效果。实验验证：在Open QA任务上，端到端优化带来的提升很小。2. 概率展开核心思想：将检索文章视为随机变量，进行全概率展开，然后基于展开的概率分布进行生成。缺点：每次仅能Condition在一个检索文章上生成，非常依赖于检索模块的性能。计算麻烦，Decoding要进行N次（N表示检索的文章数），Inference阶段Beam Search的方式更繁杂。3. 偏置优化核心思想：将检索的相关性引入到下游Cross-Attention中，从而实现端到端的优化。优点：天然适用于Condition在多个检索信息的情况。4. 建模为隐变量核心思想：将检索信息建模为隐变量，通过优化后验概率分布来提升检索信息的质量。优点：提升了在训练过程中检索信息的质量，使模型更依赖于检索信息。增加了模型Grounding（接地性）的能力，在开放式生成、One-to-Many的场景下很有意义。三、应用1. 引入知识知识图谱：通过检索知识图谱中的相关信息，增强生成文本的知识性和准确性。无监督语料：利用大规模无监督语料库中的信息，提高生成文本的丰富性和多样性。2. 迁移学习设计特定检索指标：针对特定任务设计检索指标，提高检索信息的针对性和相关性。采用特定的数据库：根据任务需求选择合适的数据库，确保检索到的信息符合任务要求。综上所述，Retrieval-Augmented Text Generation通过结合信息检索和文本生成技术，显著提高了生成文本的质量和相关性。未来，随着技术的不断发展，该方法将在更多领域得到广泛应用。