【Arxiv 大模型最新进展】PEAR: 零额外推理开销，提升RAG性能！（★AI最前线★）
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文章目录
- [PEAR: Position-Embedding-Agnostic Attention Re-weighting Enhances Retrieval-Augmented Generation with Zero Inference Overhead](#PEAR: Position-Embedding-Agnostic Attention Re-weighting Enhances Retrieval-Augmented Generation with Zero Inference Overhead)
PEAR: Position-Embedding-Agnostic Attention Re-weighting Enhances Retrieval-Augmented Generation with Zero Inference Overhead
作者 ：Tao Tan, Yining Qian, Ang Lv, Hongzhan Lin, Songhao Wu, Yongbo Wang, Feng Wang, Jingtong Wu, Xin Lu, Rui Yan 等
单位 ： Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, Southeast University, Ant Group 等
下图给出此文的整体逻辑框架。首先，对文章进行一句话总结，然后简要介绍研究内容、研究动机、技术动机、解决方案以及优势与潜力，以便读者快速了解文章脉络。
本文研究的是如何在RAG任务中提升模型对上下文的感知能力 。现有增强上下文感知的方法存在效率低下、推理时产生时间或内存开销，且很多方法针对特定位置嵌入等问题。研究发现部分注意力头会抑制上下文信息流动，影响 LLMs 的上下文感知能力，因此本文提出了PEAR 方法，通过削弱这种抑制机制，提高 RAG 任务的性能。该方法首先定位上下文感知抑制头，然后对这些抑制头的输出乘以可学习的系数来削弱其影响。
具体地，PEAR方法分为两个阶段，定位抑制头和重加权系数学习，以下是详细介绍。
定位抑制头
- 任务输入
对于每个输入样本，创建一个长度为 n n n 的序列 { x 1 , . . . , x n } \{{x_1,...,x_n}\} {x1,...,xn}，其中 x i x_i xi 是从词汇表中随机采样的标记。然后将此序列重复，得到输入样本 { x 1 , . . . , x 2 n } \{x_1,...,x_{2n}\} {x1,...,x2n}，其中 x i = x i + n ( i ∈ [ 1 , n ] ) x_i = x_{i+n} (i \in [1, n]) xi=xi+n(i∈[1,n]) 。若在位置 n + i + 1 n + i + 1 n+i+1 时，输出logits最高的标记是 x i x_i xi ，则认为模型成功执行了代理任务。
注：这是因为在语义无意义的上下文中，模型倾向于检查序列中的最后几个标记是否先前出现过，并复制它们最后一次出现的后一个Token作为输出。这种处理倾向使得模型在面对这种重复的输入结构时，能够尝试按照这种模式进行预测。
- 抑制头定位
构建输入序列，沿着序列维度平均每个注意力头的输出得到一个平均向量 作为干预向量 ，然后替换正常运行的 A n − 1 ( l , h ) A_{n - 1}^{(l,h)} An−1(l,h) ，这个过程视为削弱该头的影响，如图1所示。
接下来计算指标为logits差异 ，对于第 l l l 层的第 h h h 个注意力头，计算：
Δ π ( l , h ) = π ~ 2 n ( l , h ) [ x n − 1 ] π 2 n [ x n − 1 ] − 1 \Delta\pi^{(l,h)}=\frac{\tilde{\pi}{2n}^{(l,h)}[x{n - 1}]}{\pi_{2n}[x_{n - 1}]}-1 Δπ(l,h)=π2n[xn−1]π~2n(l,h)[xn−1]−1
，其中 π 2 n [ x n − 1 ] \pi_{2n}[x_{n - 1}] π2n[xn−1] 是正常运行时位置 2 n 2n 2n 选择 x n − 1 x_{n - 1} xn−1 的logits， π ~ 2 n ( l , h ) [ x n − 1 ] \tilde{\pi}{2n}^{(l,h)}[x{n - 1}] π~2n(l,h)[xn−1] 是干预 A ( l , h ) A^{(l,h)} A(l,h) 后的logits。该指标值越高，表明 A ( l , Λ ) A^{(l,\Lambda)} A(l,Λ) 的抑制效果越强。使用不同的 n n n 值重复实验取平均值以减轻上下文长度的偏差，最后将前 K K K 个最负面影响的头确定为抑制头。
重加权系数学习
在标准的多注意力头机制中，所有注意力头的输出以相等的权重聚合。本文提出将抑制头集合中的每个头的输出乘以一个可学习的标量，称为重新加权系数，以削弱抑制头的影响，如图2所示。
为了优化这些重新加权系数，冻结LLM的原始参数，仅训练加权系数以最小化代理任务上的损失 。损失仅在序列的后半部分计算，即 L = − ∑ i = n 2 n − 1 l o g ( p ( x i + 1 ∣ x 1 : i ) ) \mathcal{L}=-\sum_{i=n}^{2n - 1}log(p(x_{i + 1}|x_{1:i})) L=−i=n∑2n−1log(p(xi+1∣x1:i))，目的是增强基于上下文的检索能力而非预测下一个标记。
在下游RAG任务中，重新加权系数与任务无关且保持固定。对于每个LLM，只需通过代理任务对抑制头进行一次优化。因此，PEAR在下游RAG任务的推理过程中引入零额外开销。此外，重新加权系数的学习与LLM架构无关，使该方法与各种位置编码算法兼容。
实验结果
在不同RAG任务上的表现如图3所示，推理时间对比如图4所示，表明本方法在引入零额外开销的情况下提升了RAG任务的性能。
图5是PEAR方法在不同位置编码上的表现，表明PEAR独立于位置编码，适配于各种模型结构。
