机器之心编译

作者：Jay Alammar

编辑：张倩、蛋酱

构建越来越大的模型并不是提高性能的唯一方法。

从 BERT 到 GPT-2 再到 GPT-3，大模型的规模是一路看涨，表现也越来越惊艳。增大模型规模已经被证明是一条可行的改进路径，而且 DeepMind 前段时间的一些研究表明：这条路还没有走到头，继续增大模型依然有着可观的收益。

但与此同时，我们也知道，增大模型可能并不是提升性能的唯一路径，前段时间的几个研究也证明了这一点。其中比较有代表性的研究要数 DeepMind 的 RETRO Transformer 和 OpenAI 的 WebGPT。这两项研究表明，如果我们用一种搜索 / 查询信息的方式来增强模型，小一点的生成语言模型也能达到之前大模型才能达到的性能。

在大模型一统天下的今天，这类研究显得非常难能可贵。

在这篇文章中，擅长机器学习可视化的知名博客作者 Jay Alammar 详细分析了 DeepMind 的 RETRO（Retrieval-Enhanced TRansfOrmer）模型。该模型与 GPT-3 性能相当，但参数量仅为 GPT-3 的 4%。

RETRO 整合了从数据库中检索到的信息，将其参数从昂贵的事实和世界知识存储中解放出来。

在 RETRO 之前，研究社区也有一些工作采用了类似的方法，因此本文并不是要解释它的新颖性，而是该模型本身。

将语言信息和世界知识信息分离开来

一般来讲，语言模型的任务就是做填空题，这项任务有时候需要与事实有关的信息，比如

在探索模型架构之前，让我们先深入挖掘一下检索数据库。

RETRO 的检索数据库

此处的数据库是一个键值存储（key-value store）数据库。其中 key 是标准的 BERT 句子嵌入，value 是由两部分组成的文本：

RETRO 的数据库包含基于 MassiveText 数据集的 2 万亿个多语言 token。neighbor chunk 和 completion chunk 的长度最多为 64 个 token。

RETRO 数据库内部展示了 RETRO 数据库中键值对的示例。

RETRO 将输入提示分成多个 chunk。为简单起见，此处重点关注如何用检索到的文本扩充一个 chunk。但是，模型会针对输入提示中的每个 chunk（第一个 chunk 除外）执行此过程。

数据库查找

在点击 RETRO 之前，输入提示进入 BERT。对输出的上下文向量进行平均以构建句子嵌入向量。然后使用该向量查询数据库。

使用 BERT 处理输入提示会生成上下文化的 token 嵌入 。对它们求平均值会产生一个句子嵌入。

然后将该句子嵌入用于近似最近邻搜索。检索两个最近邻，它们的文本成为 RETRO 输入的一部分。

BERT 句子嵌入用于从 RETRO 的神经数据库中检索最近邻。然后将这些添加到语言模型的输入中。

现在 RETRO 的输入是：输入提示及其来自数据库的两个最近邻（及其延续）。

从这里开始，Transformer 和 RETRO 块将信息合并到它们的处理中。

构成 RETRO 的三种 Transformer 模块。

编码器堆栈会处理检索到的近邻，生成后续将用于注意力的 KEYS 和 VALUES 矩阵。

解码器 block 像 GPT 一样处理输入文本。它对提示 token 应用自注意力（因此只关注之前的 token），然后通过 FFNN 层。

只有到达 RETRO 解码器时，它才开始合并检索到的信息。从 9 开始的每个第三个 block 是一个 RETRO block（允许其输入关注近邻）。所以第 9、12、15…32 层是 RETRO block。

下图展示了检索到的信息可以浏览完成提示所需的节点步骤。

原文链接：http://jalammar.github.io/illustrated-retrieval-transformer/

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