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在大语言模型（LLMs）的领域中，处理长文本的能力对于多轮对话、代码生成和文档摘要等任务变得越来越关键。今天，我们要深入探讨一种名为 E2LLM（Encoder Elongated Large Language Models）的创新方法，它为解决长文本处理中的难题带来了新的突破。 一、背景与挑战 理解和推理长文本对于大语言模型至关重要，尤其是在多轮对话、多仓库代码生成和多文档摘要等任务中。这些任务通常需要处理数千甚至数百万个标记，以确保连贯性和准确性。同时，为了提高大语言模型的性能，有效激活特定领域知识的技术，如思维链推理、上下文学习和检索相关文档等，也增加了对更长序列长度的需求。 然而，要同时实现长上下文的强性能、降低计算复杂性以及利用预训练模型，面临着巨大的挑战，这被称为 “不可能三角”。目前，该领域的研究主要集中在三个方向：修改位置嵌入、注意力机制和长输入序列本身。 二、E2LLM 方法详解 1. 模型架构 E2LLM 框架由四个关键组件组成：分块器（Chunker）、文本编码器（Text Encoder）、适配器（Adapter）和大语言模型解码器（LLM Decoder）。 2. 训练任务 3. 与其他方法的关系 三、实验与结果 在文档问答和文档摘要两个关键任务上，将 E2LLM 与四个基线方法进行比较，包括 YaRN、LongLoRA、RAG 和 LLoCO。实验结果表明，E2LLM 在所有方法中始终取得最佳或次佳性能。 1. 数据集与评估指标 2. 性能比较 3. 推断效率 E2LLM 在推断效率方面表现出色，具有最低的运行时间和内存使用。相比之下，YaRN 和 LongLoRA 由于在推断过程中具有二次方的空间复杂度，资源消耗较高。LLoCO 也通过软提示压缩减少了推断时间，但不如 E2LLM 压缩能力强，并且处理块的方式是顺序的。 4. 消融研究 通过在 QMSum 和 NarrativeQA 数据集上进行消融研究，验证了 “理解” 任务、编码器和解码器的训练以及更换分块器、文本编码器和大语言模型解码器对 E2LLM 性能的影响。结果表明，“理解” … Read more

在人工智能领域，追求建立一个具备人类级智能的代理一直是学术界的宏伟愿景。随着大型语言模型（Large Language Models, LLM）的出现，我们在多个任务上看到了其强大的解决能力。然而，绝大多数基于LLM的代理仍然依赖于手工设计的提示与策略，使其在动态和复杂的环境中显得力不从心。本文将深入探讨一种新型代理——Agent-Pro，它通过策略级反射与优化来实现自我学习和进化，展现了在复杂环境中更为理性的决策能力。 🤖 非人类级智能体的困境 尽管LLM在各种任务中表现优异，但大多数基于法学硕士的代理仍是为特定任务设计的复杂提示工程，使其在处理动态场景时显得笨拙。例如，在信息不完全的多人博弈中，代理无法从交互中学习或调整策略，这与人类通过经验不断优化决策的能力形成鲜明对比。为此，如何让代理具备类似人类的学习与适应能力，成为了一个重要的研究课题。 🧩 Agent-Pro的构建理念 Agent-Pro的核心理念是通过动态信念生成与策略反思来进行自我优化。与传统的代理不同，Agent-Pro不仅在行动层面进行反思，还在策略层面上进行反思。其工作机制可以简单地描述为：在观察到环境信息后，Agent-Pro首先更新自身的信念，然后通过对过去轨迹的反思和优化，生成新的决策策略。 如图1所示，Agent-Pro根据自身与环境的信息构建信念，并通过对信念的反思不断调整行为策略。这一过程使其能够适应复杂动态场景，例如多人德州扑克和21点等游戏。 🌀 策略级反思与优化 Agent-Pro的创新之处在于其引入了策略级反思机制。这个机制允许代理对其过去的决策进行深度分析，而不是仅仅关注单一的行动。例如，在德州扑克中，Agent-Pro在每一轮结束后会反思其信念的合理性，并总结出行为准则和世界建模，以便在未来的对局中做出更为理性的选择。 在这一过程中，Agent-Pro不仅记录下对手的游戏风格，还对每个对手的行动进行分析，从而形成更加精准的信念模型。通过这种方式，它能够在复杂的博弈中不断提升自身的决策能力。 🎲 案例研究：21点与德州扑克 为了验证Agent-Pro的有效性，研究者们在21点与德州扑克这两款游戏中进行了大量实验。在这些实验中，Agent-Pro通过自我学习与反思，在与其他基线模型的对抗中表现出了显著的优势。 例如，在21点的比赛中，Agent-Pro的决策不仅更加理性，且在分析庄家手牌与自身手牌时，展现出了更强的风险评估能力。与传统的基线模型相比，Agent-Pro能够在更少的失误中，获得更高的胜率。 同样，在德州扑克的实验中，Agent-Pro通过对手的行为进行分析，能够在适当的时候虚张声势，施压对手，最终赢得比赛。这种能力的背后是其不断优化的信念模型和决策策略。 🔍 反思与未来展望 尽管Agent-Pro在多个实验中表现出色，但我们也必须认识到其局限性。首先，Agent-Pro的学习过程依赖于其基础模型的能力，特别是在推理与反思方面。此外，在与最先进的强化学习算法（如CFR plus）的比较中，Agent-Pro仍有提升的空间。 未来的研究可以进一步优化Agent-Pro，使其不仅在游戏场景中表现优异，还能适应更广泛的复杂任务。通过引入更多的环境动态与对手策略，Agent-Pro有望成为一个更加智能的自我学习代理，推动人工智能的进一步发展。 📚 参考文献 本文通过分析Agent-Pro的设计与实施，探讨了智能体在动态环境中如何通过策略级反思与优化学习进化，为构建更智能的人工智能代理提供了新的思路与方向。

引言 🌟 在自然语言处理（NLP）的发展浪潮中，增强检索生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的出现无疑是一场革命。它通过结合大型语言模型（Large Language Models，LLMs）和外部知识库的优势，显著提升了文本生成的质量。然而，RAG的引入同时也带来了长序列生成的问题，导致计算和内存成本飙升。为了解决这一难题，研究团队提出了RAGCache，一个全新的多层动态缓存系统，旨在优化RAG的运行效率。 RAG的工作流程简单而高效。系统首先从知识数据库中检索相关文档，然后将这些文档与用户的请求结合，传递给LLM进行生成。通过这种方式，RAG不仅扩展了LLM的知识库，还提升了上下文理解能力。然而，随着外部知识的注入，生成的序列长度急剧增加，计算和内存的需求也随之上升，造成了资源的浪费和处理的瓶颈。 RAG系统的性能瓶颈 🔍 为了解RAG系统的现状，研究团队进行了系统性能特征分析。他们发现，性能的瓶颈主要集中在LLM生成步骤上。这一过程通常可以分为两个阶段：预填充（prefill）和解码（decoding）。在预填充阶段，系统需要计算输入序列的关键值张量，这一过程尤其耗时。随着输入序列的长度增加，预填充的延迟也随之增加，尤其当输入达到4000个标记时，延迟可达一秒钟。 通过对不同数据集和检索设置的分析，研究团队还发现了一些优化的机会。首先，多个请求中相同文档的重复出现，使得可以共享LLM推理的中间状态。其次，少数文档占据了大部分的检索请求，这意味着可以缓存这些频繁访问文档的中间状态，从而减少计算负担。 RAGCache的设计理念 💡 RAGCache的核心在于其知识树结构和前缀感知的替换策略。知识树将检索到的文档的中间状态组织在GPU和主机内存的层次结构中，频繁访问的文档存储在快速的GPU内存中，而较少访问的文档则存储在较慢的主机内存中。RAGCache采用了一种名为前缀感知贪婪双大小频率（PGDSF）的替换策略，综合考虑文档的顺序、大小、频率和近期性，以最小化缓存未命中率。 知识树结构 知识树的设计使得RAGCache能够高效地管理和访问文档的关键值张量。每个节点对应于一个文档，路径表示请求中引用的文档序列。这种结构的优点在于可以通过前缀匹配快速定位所需的张量，确保了高效的访问速度。 动态推测流水线 RAGCache还引入了动态推测流水线的策略，旨在重叠知识检索和LLM推理的计算过程。这一策略允许系统在检索阶段就开始生成过程，以减少整体延迟。例如，在检索过程中，系统会持续更新候选文档列表，并在新的文档被发现时，立即对LLM发起生成请求。这种方式使得资源的利用率更高，并且能够有效缓解延迟问题。 实验评估 🚀 研究团队在多个数据集和代表性LLM上对RAGCache进行了评估。实验结果显示，RAGCache在“首次令牌时间”（Time to First Token，TTFT）上比集成Faiss的vLLM系统提升了4倍，而吞吐量提升了2.1倍。此外，相较于SGLang，RAGCache的TTFT降低了3.5倍，吞吐量提升了1.8倍。这些结果表明，RAGCache在提升系统效率方面有着显著的优势。 模型 TTFT提升 吞吐量提升 RAGCache vs vLLM 4x 2.1x RAGCache vs SGLang 3.5x 1.8x 结论 🏁 RAGCache作为一款创新的多层动态缓存系统，成功解决了RAG系统中的性能瓶颈问题。通过有效地缓存检索到的文档的中间状态并共享它们，RAGCache显著提高了计算效率，降低了资源消耗。随着NLP技术的不断发展，RAGCache无疑将为未来的智能文本生成应用提供强有力的支持。 参考文献 通过RAGCache的实践，研究人员开辟了一条新的道路，使得增强检索生成技术能够在高效性与计算资源之间找到最佳平衡，为未来的NLP应用打下坚实的基础。

在当今的自然语言处理领域，检索增强生成（RAG）是一个引人注目的方法，它允许大语言模型（LLMs）利用来自大型知识库的丰富信息，通过查询知识存储来寻找相关段落和内容，从而生成经过深思熟虑的响应。RAG的魅力在于它能够动态利用实时知识，即使在某些主题上并未经过专门训练的情况下，也能提供有深度的回答。 但RAG的复杂性也随之而来，尤其是在构建精细的RAG管道时。为了解决这些复杂性，我们可以借助DSPy，它提供了一种无缝的方式来设置提示管道。 配置语言模型（LM）和检索模型（RM） ⚙️ 首先，我们需要设置语言模型（LM）和检索模型（RM），而DSPy通过多种LM和RM API以及本地模型托管来支持这一过程。 在本教程中，我们将使用GPT-3.5（gpt-3.5-turbo）和ColBERTv2检索器（一个免费服务器，托管了一个包含2017年维基百科“摘要”搜索索引的数据库，该数据库包含每篇文章的第一段内容）。我们将在DSPy中配置LM和RM，从而使DSPy能够在需要生成或检索时内部调用相应的模块。 加载数据集 📚 本教程中，我们使用HotPotQA数据集，这是一个复杂的问题-答案对集合，通常以多跳的方式进行回答。我们可以通过HotPotQA类加载这个由DSPy提供的数据集： 输出: 构建签名 ✍️ 在加载完数据后，我们现在可以开始定义RAG管道的子任务的签名。 我们可以识别简单的输入question和输出answer，但由于我们正在构建RAG管道，我们希望利用来自ColBERT语料库的一些上下文信息。因此，让我们定义我们的签名：context, question –> answer。 我们为context和answer字段添加了小描述，以定义模型将接收和应该生成的内容的更强指引。 构建管道 🚀 我们将把RAG管道构建为一个DSPy模块，这将需要两个方法： 优化管道 🔧 编译RAG程序 在定义了这个程序后，让我们现在编译它。编译程序将更新存储在每个模块中的参数。在我们的设置中，这主要是通过收集和选择良好的示例以包含在提示中来实现的。 编译依赖于三件事： :::info提示器： 提示器是强大的优化器，可以将任何程序进行引导，学习如何自生成并选择有效的模块提示。因此，它的名字意味着“远程提示”。 不同的提示器在优化成本与质量等方面提供了各种权衡。在上述示例中，我们使用了一个简单的默认BootstrapFewShot。 如果你喜欢类比，可以将其视为你的训练数据、损失函数和标准DNN监督学习设置中的优化器。而SGD是一个基本的优化器，还有更复杂（且更昂贵！）的优化器，如Adam或RMSProp。::: 执行管道 🎉 现在我们已经编译了RAG程序，让我们试试它。 非常好。我们来检查最后的提示给LM的内容。 输出: 即使我们没有写出任何详细的示例，我们也看到DSPy能够为3-shot检索增强生成引导这个3,000个token的提示，并使用Chain-of-Thought推理在一个极其简单的程序中。 这展示了组合和学习的力量。当然，这只是由特定提示器生成的，其在每个设置中可能完美无瑕，也可能并非如此。正如您将在DSPy中看到的那样，您有一个庞大且系统化的选项空间，可以针对程序的质量和成本进行优化和验证。 您还可以轻松检查学习到的对象。 评估管道 📊 我们现在可以在开发集上评估我们的compiled_rag程序。当然，这个小集并不意味着是一个可靠的基准，但它将在说明中很有启发性。 让我们评估预测答案的准确性（精确匹配）。 输出: 评估检索 🔍 评估检索的准确性也可能是有启发性的。虽然有多种方式可以做到这一点，但我们可以简单地检查检索的段落是否包含答案。 我们可以利用我们的开发集，其中包括应检索的金标题。 输出: 尽管这个简单的compiled_rag程序能够正确回答相当一部分问题（在这个小集上，超过40%），但检索的质量则低得多。 这可能表明LM在回答问题时往往依赖于它在训练期间记住的知识。为了应对这种较弱的检索，我们将探索一个涉及更高级搜索行为的第二个程序。 通过这个详细的示例，我们可以看到如何利用DSPy构建一个RAG管道，配置和优化我们的模型，并评估其性能。这不仅展示了DSPy的强大能力，也为使用RAG技术提供了清晰的方向。