有凭有据!先查资料再答题Facebook开源检索增强型语言模型最擅长处理知识密集型任务

无专业背景知识,也可以写出专业文案。

这就是NLP可以辅助人类做的事,它通过预训练模型查找相关内容,并解释上下文来完成一系列文本任务。

在此事件中,李某东与张某作出了不同的选择,也决定了他们人生轨迹的不同。

检索增强生成(RAG)架构,是一个端到端的可微模型,主要由问题编码器、神经检索器、生成器模型三个部分构成。

判决书显示,2005年,枣阳市立晋冶金有限公司(简称立晋冶金)因扩大规模,找到时任唐河县农村合作信用联社金鑫分社的主任郭某商量办理贷款事宜,郭某将立晋冶金办理贷款的任务交给了该社的信贷员张某和李某东办理。三人在明知立晋冶金不符合贷款条件的情况下,仍同意由立晋冶金借用他人名义办理贷款。不过张某在办理一部分贷款后申请撤出,其余贷款均由李某东办理。

中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友:是这样,大规模核酸检测对于了解疫情的规模提供了非常重要的技术手段。青岛开展核酸检测,从密切接触者向高风险社区逐渐辐射,现在的结果提示,这次疫情的规模应该不会太大。

基于精准的文档输入,参数存储与非参数存储结合的方法,RAG在文本生成方面表现出了很高的性能,在某些情况下,它甚至可以自己生成答案,而这些答案不包含在任何检索到的文档中。

开放域问答测试,擅长知识密集型任务

中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友:没有必要,从目前检测的情况来看,疫情主要局限在胸科医院这个局部的范围。对于绝大多数国庆期间到青岛旅游的同志来说,他没有机会接触到这些病人。但有一点要提醒的就是,如果你到了医院所在的区域曾坐过出租车,有出租车的发票,那核实一下,是不是这个确诊的病人提供的出租车服务,这一点很重要。对于其他旅客来说,也没有必要过度担心,如果确实担心,也可以主动到附近的医疗机构做一个核酸检测。

据央视新闻援引美国全国广播公司7日报道,美国国家卫生研究院官员里克·布莱特此前一天宣布辞职。

不满政治凌驾于科学,美国卫生官员宣布辞职

RAG使用非参数内存来“提示” Seq2Seq模型生成正确的响应,这种方式相当于将“仅参数存储”方法的灵活性与“基于检索”方法的性能结合在了一起。

结果显示,RAG在知识密集型自然语言问题上表现出色,与其他模型相比,RAG产生的Jeopardy问题更为具体,多样且真实,这可能是由于RAG能够使用从多个来源获取的不同信息合成响应的能力有关。

采用标准Seq2Seq模型,意味着RAG无需考虑序列长度和顺序,每个输入对应一个输出序列,但不同的是,RAG不会直接将输入结果直接传递给生成器,而是使用输入来检索一组相关文档,这也让RAG在性能比传统Seq2Seq模型有所提升。

不同的是,与其他如预训练模型相比,它可以对内部知识进行随时补充和调整,无需浪费时间或因计算能力重新训练整个模型。

黄金周期间400万人赴青岛旅游都需要核酸检测吗?

2005年至2011年间,李某东违规向立晋冶金发放贷款1022.3万元。而且在此事件后期,李某东还给多人违法办理贷款共计120.4万元。

唐河县法院认为,李旭东作为金融机构工作人员,违反国家规定发放贷款,数额特别巨大,其行为已构成违法发放贷款罪。最终法院判处李某东有期徒刑5年3个月,并处罚金 5万元。

2019年,李某东违法放贷事发,同年6月被唐河县公安局刑事拘留。2020年6月,唐河县人民法院对李某东案件进行审理,并查明立晋冶金已经归还全部款项,其余违法贷款仍有90.1万元万未能归还。

Facebook在博客中也表明,RAG可以帮助研究人员快速开发和部署,以解决知识密集型任务。他们表示,未来对知识密集型任务的处理将是NLP主要的研究方向之一,而RAG通过引入检索的方法,“允许NLP模型绕过再培训步骤,直接访问和提取最新信息,最后使用生成器输出结果”的方式表现出了良好的性能。

目前,这项研究已经在Github开源,感兴趣的朋友的来体验一下~

论文中,研究人员采用了Jeopardy的问题形式,它是一种精确的、事实性的陈述,如“世界杯”,Jeopardy问题的回答是“1986年墨西哥成为第一个举办世界杯的国家”。

青岛近200万核酸检测者呈阴性,未来其中会有由阴转阳的可能吗?

据央视新闻,美国国家过敏症和传染病研究所所长福奇10月6日表示,目前白宫出现的疫情本可以避免。他还再次警告说,如果美国不能遵守公共卫生指导原则,到今年冬天,美国新冠肺炎死亡人数可能会达到30到40万。

福奇曾在今年春天预测,如果美国不遵守公共卫生指导原则,将有20万人死于新冠肺炎疫情。

青岛疫情无新增确诊病例,是否意味着安全性明显增大?

在张某退出之后,李某东变本加厉,不仅使用立晋冶金提供的他人身份证办理贷款,而且用其他客户身份证复印件进行复印,冒名办理贷款供立晋冶金使用。

在标准问答任务中,诸如“等边三角形一角是多少度“之类的问题,模型只需从输入的文档找查找答案即可,但Open-QA并不会提供特定文档,需要模型自主查找知识。由此,Open-QA是检测RAG性能非常好的工具。

RAG采用后期融合(Late Fusion)的形式来整合所有检索到的文档中的知识,这意味着它会根据文档内容提前进行答案预测,然后再汇总最终的预测结果。这种后期融合的形式可以让输出中的错误信号反向传播到检索机制中,这可以大大提高端到端系统的性能。

检索增强型语言模型,更高效、更灵活

本月6日,福奇表示,很不幸美国目前的死亡病例数已经超过了21万,如果美国在今年秋冬季仍不遵守公共卫生指导原则,那么美国的死亡病例将会达到30至40万例。如果这成为现实将是一场悲剧。 

RAG会先从Wikipedia之类的数据库中检索一组相关文档。如与“哺乳动物”,“地球历史”和“哺乳动物进化”相关的内容,然后将这些内容作为上下文与输入串联起来,一起馈入到模型以产生最终的输出文本。

据布莱特的律师表示,美国政府忽视科学专业知识,推翻公共卫生指导意见、不尊重科学家,导致大量美国人感染新冠病毒或因此死亡,布莱特无法继续为这样一个将政治凌驾于科学之上的政府工作。

但这款被称为“暴力美学”的超大模型,以及普遍的通用NLP,在预训练成本、处理知识密集型(Knowledge-Intensive Tasks,)任务等方面仍然存在一定的局限性。

福奇:美新冠肺炎死亡病例数到今冬或达40万

福奇当天再次呼吁所有美国人尊重科学,认真遵守基本的防疫措施。且表示,目前美国的单日新增确诊病例仍高达约4万例。美国今年夏天没有将疫情控制在低水平上,这将导致在今年秋冬季会有更多的人感染。福奇还说,白宫日前出现的疫情本可以避免,而白宫的疫情恰恰也证明新冠肺炎疫情并不是骗局。

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如图,RAG结合仅参数化和基于检索方法,在各个Open-QA中,其性能非常显著。另外,与REALM和T5+SSM不同的是,RAG无需高成本的“Salient Span Masking”预培训,只依靠现成的组件就可以获得如此效果。

白宫已有十多人新冠检测结果呈阳性

目前,诸如GPT-3等通用NLP模型已经在文本生成领域展现出强大的性能,它表明预训练模型可以在参数中储备大量知识,在执行特定任务时,只需调用和微调即可得到SOTA结果。

因此,RAG具有两种知识来源。一是seq2seq模型存储在其参数中的知识,即参数存储;二是检索语料库中存储的知识,也就是非参数存储。

其中生成器采用的是Seq2Seq模型,神经检索器访问的是维基百科密集向量索引,二者通过结合预训练的参数存储(Parametric Memory)与非参数存储(Nonparametric Memory)来生成语言。

青岛确诊病例主要集中在医院,疫情规模不会太大

这种两种知识来源是相辅相成的。Facebook在博客中表明,

另外,Facebook研究团队表示,RAG最大的一个优势在于它的灵活性。更改预先训练的语言模型所知道的内容需要使用新文档对整个模型进行重新训练,而这对于RAG而言,只需交换掉用于知识检索的文档即可,相比较而言,它更快速且高效。

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他说:“过去5天来,我一直在远程工作、进行自我隔离,直到昨天我每天的新冠检测结果都呈阴性。今天,我的新冠检测结果呈阳性,目前正在接受隔离。”

据参考消息网援引美国有线电视新闻网(CNN)消息,当地时间周二,美国总统特朗普的高级顾问斯蒂芬·米勒表示他的新冠检测结果呈阳性。

这篇名为《检索增强生成处理知识密集型NLP任务》的论文表明,RAG预训练模型在微调下游任务时,同样可以达到最佳结果。

举个例子,在以下问题编码器中,输入“第一个哺乳动物是什么时候出现在地球上?”

布莱特今年5月曾投诉美国卫生与公共服务部滥用职权以及管理不善。在这份投诉信中,他同时讲到,由于拒绝将美国总统特朗普提出的某种抗疟疾药物用于治疗新冠病毒,他随后在没有任何警告和解释的情况下被调离美国生物医学高级研究和发展局局长的职位。

中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友:当青岛病例发生时,我们还是挺担心的。特别是如果病人是主动在社区门诊就诊,它就提示后面肯定有一定数量的病例,这取决于病人就诊的早与晚。从青岛病例更多信息来看,它主要集中在医院,根据这些信息分析青岛的这次疫情应该不像北京新发地,也不像新疆那样的规模。

中国疾控中心流行病学首席专家吴尊友10月13日在接受央视《新闻1+1》白岩松连线采访,对于热点问题进行了回应。

报道称,他是最新一位确诊新冠肺炎的白宫官员。在这次感染事件中,白宫至少还有10人的新冠检测结果呈阳性。

中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友:大家这种担心是可以理解的,但从另一个角度看,绝大多数人实际上并没有机会接触到感染者。这些感染者主要在医院,个别会与社区有一些接触,而这些人作为密切接触者,已经在隔离管理当中。对于没有隔离管理的那些人来说,他们的风险应该是很低的。 

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