Skalierung von Inferenzberechnungen für Retrieval-Augmented Generation in großen Sprachmodellen

Die Skalierung von Inferenzberechnungen hat das Potenzial von großen Sprachmodellen (LLMs) mit langem Kontext in verschiedenen Bereichen freigesetzt. Bei wissensintensiven Aufgaben wird die erhöhte Rechenleistung häufig darauf verwendet, mehr externes Wissen einzubeziehen. Ohne eine effektive Nutzung dieses Wissens führt die reine Erweiterung des Kontexts jedoch nicht immer zu einer Leistungssteigerung. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Skalierung von Inferenzen für die Retrieval-Augmented Generation (RAG) und untersuchen Strategien, die über die einfache Erhöhung der Wissensmenge hinausgehen. ## Herausforderungen der Wissensnutzung in LLMs Große Sprachmodelle haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache erzielt. Ihre Fähigkeit, kohärente und grammatikalisch korrekte Texte zu generieren, hat zu beeindruckenden Ergebnissen in verschiedenen Bereichen wie der Textzusammenfassung, Übersetzung und dem Frage-Antwort-System geführt. Allerdings stoßen LLMs, insbesondere bei wissensintensiven Aufgaben, an ihre Grenzen. Ein zentrales Problem besteht darin, dass LLMs ihr Wissen aus den Trainingsdaten beziehen, die in der Regel aus Texten aus dem Internet bestehen. Dieses Wissen ist jedoch oft unvollständig, veraltet oder schlichtweg falsch. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde die Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickelt. ## Retrieval-Augmented Generation (RAG): Ein Ansatz zur Einbindung externen Wissens RAG erweitert LLMs um die Fähigkeit, auf externe Wissensquellen zuzugreifen, um ihre Antworten zu verbessern. Anstatt sich ausschließlich auf das in ihren Parametern gespeicherte Wissen zu verlassen, können RAG-Systeme Informationen aus Datenbanken, Wissensgraphen oder anderen relevanten Dokumenten abrufen. Der Prozess der Retrieval-Augmented Generation lässt sich in drei Hauptschritte unterteilen: - **Abfrageformulierung:** Die eingegebene Anfrage wird in eine für die Suche in der Wissensquelle geeignete Form umgewandelt. - **Dokumenten-Retrieval:** Mithilfe von Suchalgorithmen werden die relevantesten Dokumente aus der Wissensquelle abgerufen. - **Antwortgenerierung:** Das LLM nutzt die abgerufenen Dokumente als zusätzlichen Kontext, um eine genauere und informationsreichere Antwort zu generieren. Obwohl RAG vielversprechend ist, wirft die Skalierung von Inferenzen für diese Technik neue Herausforderungen auf. Im Gegensatz zur herkömmlichen LLM-Inferenz, bei der die Berechnung hauptsächlich von der Modellgröße und der Textlänge abhängt, führt RAG zusätzliche Faktoren ein, die sich auf die Rechenkomplexität auswirken. ## Skalierung der Inferenz für RAG: Über die Wissensquantität hinaus Die Skalierung von Inferenzberechnungen für RAG ist entscheidend, um die Fähigkeiten von LLMs in realen Anwendungen voll auszuschöpfen. Es geht nicht nur darum, die Menge des abgerufenen Wissens zu erhöhen, sondern auch darum, die Testzeitberechnung effektiv zu nutzen, um die Art und Weise zu verbessern, wie LLMs Kontextinformationen erfassen und verwenden. Zwei zentrale Strategien zur Skalierung von Inferenzen haben sich als vielversprechend erwiesen: - **In-Context-Learning:** Diese Strategie beinhaltet die Bereitstellung relevanter Beispiele innerhalb des Kontexts des Modells während der Inferenz. Durch die Einbeziehung von Demonstrationen, wie bestimmte Aufgaben ausgeführt werden, können LLMs ihre Fähigkeit verbessern, neue, aber ähnliche Probleme zu lösen. - **Iteratives Prompting:** Iteratives Prompting beinhaltet die Verfeinerung der Modellgenerierung durch mehrere Interaktionen. Anstatt eine einzelne Antwort zu erzeugen, generiert das Modell eine vorläufige Antwort, bewertet ihre Qualität und verfeinert sie dann iterativ auf der Grundlage des Feedbacks oder zusätzlicher Informationen. Diese Strategien bieten zusätzliche Flexibilität bei der Skalierung der Testzeitberechnung, z. B. durch Erhöhen der Anzahl der abgerufenen Dokumente oder der Generierungsschritte. Dies ermöglicht es LLMs, Kontextinformationen effektiver zu erfassen und zu nutzen. ## Untersuchung der Beziehung zwischen Inferenz und Leistung Um die Skalierung von Inferenzen für RAG effektiv zu nutzen, ist es wichtig zu verstehen, wie die Leistung von RAG von der Skalierung von Inferenzberechnungen profitiert, wenn sie optimal konfiguriert ist. Die Beantwortung dieser Frage kann zu einem tiefgreifenden Verständnis der Beziehung zwischen Inferenzparametern wie der Anzahl der abgerufenen Dokumente, In-Context-Beispiele und Generierungsschritten und den resultierenden RAG-Leistungsmetriken führen. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, ein Modell zu entwickeln, das die optimale Testzeit-Rechenressourcenzuweisung für ein bestimmtes Budget vorhersagen kann. Durch die Modellierung der Beziehung zwischen RAG-Leistung und Inferenzparametern können wir wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wie die Rechenressourcen am besten zugewiesen werden können, um eine maximale Leistung zu erzielen. ## Schlussfolgerung Die Skalierung von Inferenzberechnungen hat das Potenzial von LLMs mit langem Kontext erheblich erweitert. Bei wissensintensiven Aufgaben reicht es jedoch nicht aus, einfach die Menge des externen Wissens zu erhöhen, ohne effektive Strategien zu verwenden. In-Context-Learning und iteratives Prompting haben sich als vielversprechend erwiesen, um LLMs in die Lage zu versetzen, Kontextinformationen besser zu nutzen. Das Verständnis der Beziehung zwischen Inferenzskalierung und RAG-Leistung ist entscheidend für die Optimierung dieser Modelle. Durch die Modellierung dieser Beziehung können wir die Ressourcennutzung optimieren und so eine maximale Leistung bei wissensintensiven Aufgaben erzielen. ## Quellen - Yue, Z., Zhuang, H., Bai, A., Hui, K., Jagerman, R., Zeng, H., Qin, Z., Wang, D., Wang, X., & Bendersky, M. (2024). Inference Scaling for Long-Context Retrieval Augmented Generation. arXiv preprint arXiv:2410.04343. - https://linnk.ai/insight/natural-language-processing/inference-scaling-for-retrieval-augmented-generation-with-long-context-llms-strategies-and-performance-analysis--bAJEtFB/ - https://www.arxiv.org/pdf/2408.14906 - https://www.researchgate.net/publication/383460929_Writing_in_the_Margins_Better_Inference_Pattern_for_Long_Context_Retrieval - https://www.graphcore.ai/posts/all-about-scaling-july-papers-of-the-month - https://github.com/Xnhyacinth/Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - https://scale.com/blog/long-context-instruction-following - https://aclanthology.org/2024.acl-long.135.pdf - https://twitter.com/_reachsumit/status/1843532330620903560 - https://zilliz.com/blog/will-retrieval-augmented-generation-RAG-be-killed-by-long-context-LLMs