검색 증강 언어 모델 개선: 대화 시스템을 위한 자기 추론 및 적응 증강

이 분야에서 등장한 두 가지 새로운 접근 방식은 다음과 같습니다. 자기 추론 프레임워크 그리고 대화형 시스템을 위한 적응형 검색 증강 생성. 이 글에서는 이러한 혁신적인 기술을 심층적으로 살펴보고 언어 모델로 가능한 것의 경계를 어떻게 넓혀가고 있는지 살펴보겠습니다.

검색 증강 언어 모델의 약속과 함정

이러한 새로운 접근 방식의 세부 사항을 파헤치기 전에 먼저 검색 증강 언어 모델(RALM)의 개념을 이해해 보겠습니다. RALM의 핵심 아이디어는 사전 훈련된 언어 모델의 방대한 지식과 언어 이해 능력을 추론 중에 외부의 최신 정보에 액세스하고 통합하는 능력과 결합하는 것입니다.

기본 RALM이 작동하는 방식을 간단히 설명하면 다음과 같습니다.

1. 한 사용자가 “2024년 올림픽 결과는 어땠나요?”라는 질문을 던졌습니다.
2. 시스템은 외부 지식 기반에서 관련 문서를 검색합니다.
3. LLM은 검색된 정보와 함께 질문을 처리합니다.
4. 이 모델은 내부 지식과 외부 데이터를 모두 기반으로 대응을 생성합니다.

이 접근 방식은 LLM 산출물의 정확성과 관련성을 개선하는 데 큰 가능성을 보였으며, 특히 현재 정보나 도메인별 지식에 대한 접근이 필요한 작업의 경우 그렇습니다. 그러나 RALM에는 어려움이 없는 것은 아닙니다. 연구자들이 씨름해 온 두 가지 핵심 문제는 다음과 같습니다.

1. 신뢰할 수 있음: 검색된 정보가 관련성이 있고 도움이 되는지 어떻게 확인할 수 있나요?
2. 추적 가능성: 모델의 추론 과정을 더 투명하고 검증 가능하게 만들려면 어떻게 해야 할까?

최근 연구에서는 이런 과제에 대한 혁신적인 해결책이 제안되었으며, 여기에서는 이에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다.

자기 추론: 명시적 추론 궤적을 통한 RALM 향상

이는 검색 증강 LLM의 아키텍처와 프로세스로, Self-Reasoning이라는 프레임워크에 초점을 맞춥니다. 이 접근 방식은 궤적을 사용하여 검색된 문서에 대한 모델의 추론 능력을 향상시킵니다.

질문이 제기되면 관련 문서가 검색되어 일련의 추론 단계를 거쳐 처리됩니다. Self-Reasoning 메커니즘은 증거 인식 및 궤적 분석 프로세스를 적용하여 최종 답변을 생성하기 전에 정보를 필터링하고 종합합니다. 이 방법은 출력의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 답변의 추론이 투명하고 추적 가능하도록 보장합니다.

위에 제공된 예에서, 예를 들어 영화 “캐치 미 이프 유 캔”의 개봉일을 확인하거나 피렌체 대성당의 천장을 그린 예술가를 식별하는 경우, 모델은 검색된 문서를 효과적으로 필터링하여 정확하고 상황에 맞는 답변을 생성합니다.

이 표는 NaturalQuestions, PopQA, FEVER, ASQA와 같은 작업에서 LLaMA2 모델과 기타 검색 증강 모델을 포함한 다양한 LLM 변형에 대한 비교 분석을 제공합니다. 결과는 검색이 없는 기준선과 검색 기능이 강화된 기준선으로 나뉩니다.

이 이미지는 LLM이 사용자 질의에 따라 제안을 제공하는 시나리오를 제시하며, 외부 지식을 사용하면 응답의 품질과 관련성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보여줍니다. 이 다이어그램은 두 가지 접근 방식을 강조합니다. 하나는 모델이 지식 조각을 사용하는 경우이고 다른 하나는 사용하지 않는 경우입니다. 이 비교는 특정 정보를 통합하면 사용자의 요구 사항에 더 부합하도록 응답을 조정하여 순수 생성 모델에서는 부족할 수 있는 깊이와 정확성을 제공할 수 있음을 강조합니다.

RALM을 개선하기 위한 획기적인 접근 방식 중 하나는 자기 추론 프레임워크를 도입하는 것입니다. 이 방법의 핵심 아이디어는 언어 모델 자체의 기능을 활용하여 명시적 추론 경로를 생성한 다음 이를 사용하여 출력의 품질과 신뢰성을 향상시키는 것입니다.

자기 추론 프레임워크의 핵심 구성 요소를 분석해 보겠습니다.

1. 관련성 인식 프로세스 (랩)
2. 증거 인식 선택 프로세스 (EAP)
3. 궤적 분석 프로세스 (수도꼭지)

관련성 인식 프로세스(RAP)

RAP는 RALM의 근본적인 과제 중 하나인 검색된 문서가 실제로 주어진 질문과 관련이 있는지 여부를 판단하기 위해 설계되었습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 시스템은 검색 모델(예: DPR 또는 Contriever)을 사용하여 잠재적으로 관련성이 있는 일련의 문서를 검색합니다.
2. 그런 다음 언어 모델은 해당 문서가 질문과 관련성이 있는지 판단하도록 지시받습니다.
3. 이 모델은 문서가 왜 관련성이 있는지 또는 관련성이 없는지를 설명하는 이유를 명확하게 생성합니다.

예를 들어, “에펠탑은 언제 지어졌나요?”라는 질문이 주어졌을 때 RAP는 다음과 같은 출력을 생성할 수 있습니다.

이 프로세스는 파이프라인 초기 단계에서 관련 없는 정보를 걸러내고, 모델 응답의 전반적인 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.

증거 인식 선택 프로세스(EAP)

EAP는 관련 문서에서 특정 증거를 식별하고 인용하도록 모델에 지시함으로써 관련성 평가를 한 단계 더 발전시킵니다. 이 프로세스는 인간이 연구 과제에 접근하여 핵심 문장을 선택하고 관련성을 설명하는 방식을 모방합니다. EAP의 출력은 다음과 같습니다.

출처를 명확하게 인용하고 각 증거의 관련성을 설명함으로써 EAP는 모델 출력의 추적성과 해석성을 향상시킵니다.

궤적 분석 프로세스(TAP)

TAP는 자기 추론 프레임워크의 마지막 단계로, 이 모델은 이전 단계에서 생성된 모든 추론 경로를 통합합니다. 이 경로들을 분석하고 최종 답변과 함께 간결한 요약을 생성합니다. TAP의 출력은 다음과 같습니다.

이 프로세스를 통해 모델은 추론에 대한 자세한 설명과 간결한 답변을 모두 제공하여 다양한 사용자 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

실제에서 자기 추론 구현하기

이 자기 추론 프레임워크를 구현하기 위해 연구자들은 다음을 포함한 다양한 접근 방식을 탐구했습니다.

1. 사전 훈련된 언어 모델 프롬프트
2. QLoRA와 같은 매개변수 효율적 기술을 사용하여 언어 모델 미세 조정
3. 다중 헤드 어텐션 모델과 같은 특수 신경 아키텍처 개발

이러한 접근 방식은 각각 성능, 효율성, 구현 용이성 측면에서 고유한 상충 관계가 있습니다. 예를 들어, 프롬프팅 접근 방식은 구현하기 가장 간단하지만 항상 일관된 결과를 생성하지는 않을 수 있습니다. QLoRA를 사용한 미세 조정은 성능과 효율성의 좋은 균형을 제공하는 반면, 특수 아키텍처는 최상의 성능을 제공하지만 학습에 더 많은 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.

다음은 GPT-3와 같은 언어 모델을 사용하여 프롬프팅 방식을 사용하여 RAP를 구현하는 방법의 간단한 예입니다.

import openaidef relevance_aware_process(question, documents):    prompt = f"""    Question: {question}        Retrieved documents:    {documents}        Task: Determine if the retrieved documents are relevant to answering the question.    Output format:    Relevant: [True/False]    Relevant Reason: [Explanation]        Your analysis:    """        response = openai.Completion.create(        engine="text-davinci-002",        prompt=prompt,        max_tokens=150    )        return response.choices[0].text.strip()# Example usagequestion = "When was the Eiffel Tower built?"documents = "The Eiffel Tower is a wrought-iron lattice tower on the Champ de Mars in Paris, France. It is named after the engineer Gustave Eiffel, whose company designed and built the tower. Constructed from 1887 to 1889 as the entrance arch to the 1889 World's Fair, it was initially criticized by some of France's leading artists and intellectuals for its design, but it has become a global cultural icon of France."result = relevance_aware_process(question, documents)print(result)

대화형 시스템을 위한 적응형 검색 증강 생성

자기 추론 프레임워크가 개별 응답의 질과 해석 가능성을 개선하는 데 초점을 맞추는 반면, 또 다른 연구 분야는 대화 시스템의 맥락에서 검색 증강 생성을 보다 적응적으로 만드는 방법을 탐구해 왔습니다. 적응형 검색 증강 생성이라고 알려진 이 접근 방식은 대화에서 외부 지식을 언제 사용해야 하는지, 그리고 효과적으로 통합하는 방법을 결정하는 것을 목표로 합니다.

이 접근 방식의 핵심 통찰력은 대화의 모든 전환에 외부 지식 증강이 필요한 것은 아니라는 것입니다. 어떤 경우에는 검색된 정보에 너무 많이 의존하면 부자연스럽거나 지나치게 장황한 응답으로 이어질 수 있습니다. 그러므로 과제는 외부 지식을 언제 사용할지, 모델의 내재적 역량에 언제 의존할지 동적으로 결정할 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다.

적응형 검색 증강 생성의 구성 요소

이러한 과제를 해결하기 위해 연구자들은 RAGate라는 프레임워크를 제안했습니다. 이 프레임워크는 다음과 같은 몇 가지 핵심 구성 요소로 구성되어 있습니다.

1. 이진 지식 게이트 메커니즘
2. 관련성 인식 프로세스
3. 증거 인식 선택적 프로세스
4. 궤적 분석 프로세스

이진 지식 게이트 메커니즘

RAGate 시스템의 핵심은 주어진 대화 턴에 외부 지식을 사용할지 여부를 결정하는 이진 지식 게이트입니다. 이 게이트는 대화 맥락과 선택적으로 검색된 지식 조각을 고려하여 결정을 내립니다.

이진 지식 게이트가 작동하는 방식을 간단히 설명하면 다음과 같습니다.

def knowledge_gate(context, retrieved_knowledge=None):    # Analyze the context and retrieved knowledge    # Return True if external knowledge should be used, False otherwise    passdef generate_response(context, knowledge=None):    if knowledge_gate(context, knowledge):        # Use retrieval-augmented generation        return generate_with_knowledge(context, knowledge)    else:        # Use standard language model generation        return generate_without_knowledge(context)

이러한 게이팅 메커니즘을 통해 시스템은 외부 지식을 사용할 때 더 유연하고 상황에 맞는 방식을 취할 수 있습니다.

RAGate 구현

이 이미지는 향상된 응답 생성을 위해 외부 지식을 LLM에 통합하도록 설계된 고급 시스템인 RAGate 프레임워크를 보여줍니다. 이 아키텍처는 기본 LLM이 직접 입력을 통해 또는 생성 프로세스 중에 외부 데이터베이스를 통합하여 컨텍스트나 지식으로 보완될 수 있는 방법을 보여줍니다. 내부 모델 기능과 외부 데이터를 모두 사용하는 이 이중 접근 방식을 통해 LLM은 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다. 이 하이브리드 방식은 원시 계산 능력과 도메인별 전문 지식 간의 격차를 메웁니다.

이는 검색을 매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)과 통합하는 데 중점을 둔 RAGate 프레임워크 하의 다양한 모델 변형에 대한 성능 지표를 보여줍니다. 결과는 컨텍스트 통합 모델, 특히 ner-know 및 ner-source 임베딩을 활용하는 모델의 우수성을 강조합니다.

RAGate-PEFT 및 RAGate-MHA 모델은 정밀도, 재현율 및 F1 점수에서 상당한 개선을 보여주며, 컨텍스트와 지식 입력을 모두 통합하는 이점을 강조합니다. 이러한 미세 조정 전략을 통해 모델은 지식 집약적 작업에서 더 효과적으로 수행하여 실제 애플리케이션에 대한 보다 견고하고 확장 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

RAGate를 구현하기 위해 연구자들은 다음을 포함한 여러 가지 접근 방식을 탐색했습니다.

1. 신중하게 제작된 프롬프트를 사용하여 대규모 언어 모델 사용
2. 매개변수 효율적 기술을 사용하여 언어 모델 미세 조정
3. 다중 헤드 어텐션 모델과 같은 특수 신경 아키텍처 개발

이러한 접근 방식에는 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 예를 들어, 프롬프팅 접근 방식은 구현하기가 비교적 간단하지만 항상 일관된 결과를 생성하지는 않을 수 있습니다. 미세 조정은 성능과 효율성의 좋은 균형을 제공하는 반면, 특수 아키텍처는 최상의 성능을 제공하지만 학습에 더 많은 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.

미세 조정된 언어 모델을 사용하여 RAGate와 유사한 시스템을 구현하는 방법의 간단한 예는 다음과 같습니다.

 import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassificationclass RAGate:    def __init__(self, model_name):        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)            def should_use_knowledge(self, context, knowledge=None):        inputs = self.tokenizer(context, knowledge or "", return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)        with torch.no_grad():            outputs = self.model(**inputs)        probabilities = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)        return probabilities[0][1].item() > 0.5  # Assuming binary classification (0: no knowledge, 1: use knowledge)class ConversationSystem:    def __init__(self, ragate, lm, retriever):        self.ragate = ragate        self.lm = lm        self.retriever = retriever            def generate_response(self, context):        knowledge = self.retriever.retrieve(context)        if self.ragate.should_use_knowledge(context, knowledge):            return self.lm.generate_with_knowledge(context, knowledge)        else:            return self.lm.generate_without_knowledge(context)# Example usageragate = RAGate("path/to/fine-tuned/model")lm = LanguageModel()  # Your preferred language modelretriever = KnowledgeRetriever()  # Your knowledge retrieval systemconversation_system = ConversationSystem(ragate, lm, retriever)context = "User: What's the capital of France?nSystem: The capital of France is Paris.nUser: Tell me more about its famous landmarks."response = conversation_system.generate_response(context)print(response)

도전과 미래 방향

자기 추론 프레임워크와 적응형 검색 증강 생성이 큰 가능성을 보여주지만 연구자들이 해결하고자 노력하는 몇 가지 과제가 여전히 있습니다.

1. 계산 효율성: 두 접근 방식 모두 계산 집약적일 수 있으며, 특히 대량의 검색된 정보를 처리하거나 긴 추론 경로를 생성할 때 그렇습니다. 이러한 프로세스를 실시간 애플리케이션에 최적화하는 것은 여전히 ​​활발한 연구 분야입니다.
2. 견고성: 이러한 시스템이 광범위한 주제와 질문 유형에서 일관되게 수행되도록 하는 것이 중요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. 관련성 판단이나 게이팅 메커니즘을 혼란스럽게 할 수 있는 에지 케이스와 적대적 입력을 처리합니다.
3. 다국어 및 교차 언어 지원: 여러 언어에서 효과적으로 작동하고 언어 간 정보 검색 및 추론을 처리하기 위해 이러한 접근 방식을 확장하는 것은 향후 작업을 위한 중요한 방향입니다.
4. 다른 AI 기술과의 통합: 이러한 접근 방식을 멀티모달 모델이나 강화 학습과 같은 다른 AI 기술과 결합할 수 있는 방법을 탐색하면 훨씬 더 강력하고 유연한 시스템을 개발할 수 있습니다.

결론

자기 추론 프레임워크와 적응형 검색 증강 생성의 개발은 자연어 처리 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다. 언어 모델이 사용하는 정보에 대해 명확하게 추론하고 지식 증강 전략을 동적으로 적응할 수 있도록 함으로써 이러한 접근 방식은 AI 시스템을 보다 안정적이고 해석 가능하며 맥락을 인식할 수 있게 만들 것을 약속합니다.

이 분야의 연구가 계속 진화함에 따라, 우리는 이러한 기술이 질문 답변 시스템, 가상 비서, 교육 도구, 연구 보조 도구에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 개선되고 통합되는 것을 볼 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 대규모 언어 모델에 인코딩된 방대한 지식을 동적으로 검색된 최신 정보와 결합하는 능력은 AI 시스템과 상호 작용하고 정보에 액세스하는 방식을 혁신할 잠재력이 있습니다.