跳到内容
Coding with AI · Lecture 08
Esc
↑↓导航↵打开⌘J预览
本页内容

按“有多常见”分组看

平均数会掩盖结构:按决定效果的变量分组,才看清检索何时帮忙、何时有害。

这一页为什么在这里

揭示 PopQA 的分组结果,并把“查有代价”落到真数字上:有 10% 的题,查了反而把本来会的带错。然后给出按常见程度决定查不查的收益,带走一种看数据的方式:只看平均会掩盖结构,按决定效果的那个变量分组看。

上屏

  • 第 1 步:示意图(角上标“示意”):横轴常见程度,冷门→热门;纵轴不查时的准确率;一条上升的曲线。右侧三行:越冷门,模型越答不上|把模型做大,对冷门的帮助不大|热门的,不查也答得不错。
  • 第 2 步:2×2 小表(GPT-3 davinci-003 · PopQA · 加检索前后):自己答对、加检索也对 24%|自己答对、加检索答错 10%(高亮)|自己答错、加检索答对 17%|都错 49%。一行:取回的材料不好,把本来会的带错了。
  • 第 3 步:一行结果:按常见程度决定查不查(冷门才查):最好 46.5%,比任何“一律查/一律不查”高 5.3 个百分点;GPT-3 调用成本约减半。一行判断:只看平均会掩盖结构:按决定效果的那个变量分组看。

讲

第 1 步 · 教师可说的话

按常见程度看结构

结果很清楚:越冷门的事实,模型越答不上;把模型做大,对冷门的帮助不大;热门的,不查也答得不错。

指图与比较

按常见程度看结构

第 2 步 · 教师可说的话

看检索造成的反向效果

反过来,查也有代价。这是 GPT-3 加检索前后的对照:有 10% 的题,模型自己本来答对,检索回来的材料不好,反而把它带错了。

指图与比较

看检索造成的反向效果

第 3 步 · 教师可说的话

按题决定并迁移分组方法

所以他们按常见程度决定:冷门的才查。这样最好做到 46.5%,比一律查、一律不查都高 5 个多点,调用成本还省了一半左右。值得带走的不是这个数,而是看数据的方式:只看平均,查和不查的差别会被抵消;按决定效果的那个变量分组,结构才露出来。你的研究里,那个变量是什么?

指图与比较

按题决定并迁移分组方法

本页衔接

从要不要查,进一步问下一次查什么、何时查能否由模型决定。

连续教师稿原文

结果很清楚:越冷门的事实,模型越答不上;把模型做大,对冷门的帮助不大;热门的,不查也答得不错。

反过来,查也有代价。这是 GPT-3 加检索前后的对照:有 10% 的题,模型自己本来答对,检索回来的材料不好,反而把它带错了。

所以他们按常见程度决定:冷门的才查。这样最好做到 46.5%,比一律查、一律不查都高 5 个多点,调用成本还省了一半左右。值得带走的不是这个数,而是看数据的方式:只看平均,查和不查的差别会被抵消;按决定效果的那个变量分组,结构才露出来。你的研究里,那个变量是什么?

完整推理

结构。 不查时,准确率随常见程度升高:越冷门越答不上。把模型做大,主要提升的是热门事实,对冷门事实帮助不大(摘要)。所以“记不住冷门”不是规模能轻易解决的问题,这正是检索该补的地方。

查的代价(§5.2 表 1)。 用 GPT-3 davinci-003 加 Contriever 检索,对照加检索前后:24% 的题本来答对、加检索后仍对;10% 本来答对、加检索后答错;17% 本来答错、加检索后答对;49% 两次都错。原文对帮倒忙的那 10% 的解释是取回的文本质量低:这一组检索结果的 recall@1 只有 0.14(四组依次为 0.83、0.14、0.88、0.11)。

自适应检索(§6.2)。 按常见程度设一个阈值:冷门的才查,热门的直接答。最好的组合(davinci-003,GenRead 与 Contriever 自适应搭配)达到 46.5%,比任何非自适应做法高 5.3 个百分点;引言说 GPT-3 API 成本约减半。

带走的判断。 不是这个 46.5%,而是看数据的方式:查与不查的效果在冷门、热门两头方向相反,平均会把它们抵消;按决定效果的变量分组,结构才露出来。你的研究里,那个变量是什么?

边界。 PopQA 的问题都是单一关系的实体问题,常见程度对这类问题好用;问题不是关于某个实体的(推理、计算、开放式问题),就需要别的信号。后来也有人让模型按自己的把握决定何时检索。第 1 步 的曲线形状是示意,不是原图数据。

回扣 Q04。 2020 年春的押注,答案不是二选一:两种都要,看是哪类知识。热门、稳定的知识可以交给参数;冷门、会变的知识放在外面。

学生可能的回答与误区

  • 第 1 步|“模型做大就能记住冷门的。”摘要的结论正相反:放大对冷门事实帮助不大。
  • 第 2 步|“10% 不多。”这是本来会答的题;对一个上线的系统,检索把对的改成错的,比没查更难发现。
  • 第 3 步|把常见程度当成所有任务决定是否检索的通用判据。它只对实体类问题好用;别的任务要找自己的决策变量。
  • 第 3 步|“46.5% 不高,所以方法不好。”这一页带走的是分组看数据的方法,不是这个分数;PopQA 有意收了大量冷门实体,本来就难。

教学构造与出处

  • 教学构造:第 1 步 的曲线是示意,坐标角上标了“示意”;右侧三行来自摘要。
  • PopQA · 摘要、§5.2 表 1、§6.2、引言:arXiv 2212.10511v4;表 1 的四组比例与 recall@1;§6.2 自适应检索 46.5%、高 5.3 个百分点;引言里的成本约减半。作者报告,来源支持。

在课堂中打开

这个页面有帮助吗?