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  • 一篇文章看懂Redission原理

    Redission 是一个基于 Redis 的 Java 客户端，它提供了一系列的分布式数据结构和服务，方便开发者在分布式环境下进行数据操作和通信。本文将深入探讨 Redission 的原理，并以可重入锁、锁重试和 WatchDog 机制、MutiLock 原理为例进行详细讲解。

    ☃️可重入锁原理

    Redission 的可重入锁利用 Redis 的 Hash 结构实现，它使用一个大 Key 来表示锁是否存在，并使用多个小 Key 来记录当前持有锁的线程信息。

    加锁逻辑:

    1. 判断锁是否存在: 如果锁不存在，则使用 redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1) 命令将锁信息写入 Redis 的 Hash 结构中，并设置过期时间。
    2. 判断锁是否被当前线程持有: 如果锁存在，则使用 redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) 命令判断当前线程是否持有该锁。如果是，则使用 redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1) 命令将锁的 value 值加 1，表示该线程再次获得了锁。
    3. 设置过期时间: 使用 redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]) 命令为锁设置过期时间。

    释放锁逻辑:

    释放锁时，使用 redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], -1) 命令将锁的 value 值减 1。当 value 值减至 0 时，表示该线程不再持有锁，锁被释放。

    可重入机制:

    Redission 的可重入锁通过记录每个线程持有的锁次数来实现可重入机制。当一个线程第一次获得锁时，锁的 value 值为 1。如果该线程再次尝试获得锁，则 value 值会加 1，表示该线程再次获得了锁。只有当 value 值减至 0 时，该线程才真正释放锁。

    ☃️锁重试和WatchDog机制

    Redission 的锁重试机制是指当线程尝试获得锁失败时，会不断重试直到获得锁。WatchDog 机制则是为了防止锁在持有线程意外宕机时无法释放，而引入的一种自动续约机制。

    锁重试:

    Redission 的锁重试机制通过 while(true) 循环实现，每次循环都会尝试获得锁。如果获得锁成功，则退出循环；否则，会根据 waitTime 和 leaseTime 参数来控制重试频率和重试时间。

    WatchDog 机制:

    WatchDog 机制通过一个定时任务来实现，该定时任务会定期检查锁的剩余时间，并在剩余时间不足时进行续约。WatchDog 机制的核心代码如下：

    ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
    if (e != null) {
        return;
    }

    // lock acquired
    if (ttlRemaining == null) {
        scheduleExpirationRenewal(threadId);
    }
});

    这段代码会在锁获得成功后，启动一个定时任务，该定时任务会根据 internalLockLeaseTime 参数来设置续约时间。当定时任务触发时，会调用 renewExpirationAsync 方法来进行锁续约。

    ☃️MutiLock原理

    为了提高 Redis 的可用性，我们通常会搭建集群或者主从模式。在主从模式下，如果主机在将锁信息同步到从机之前宕机，则新的主机会丢失锁信息，导致锁失效。

    为了解决这个问题，Redission 提出了 MutiLock 锁，它将锁信息写入到所有 Redis 节点中，只有所有节点都写入成功，才算加锁成功。

    MutiLock 加锁原理:

    1. 将多个锁添加到一个集合中: Redission 会将需要加锁的所有锁添加到一个集合中。
    2. 循环尝试获取锁: Redission 会使用 while 循环，不断尝试获取集合中的所有锁。
    3. 设置总加锁时间: Redission 会设置一个总加锁时间，该时间等于需要加锁的个数乘以 1500 毫秒。
    4. 判断加锁是否成功: 如果在总加锁时间内，所有锁都获取成功，则加锁成功；否则，会再次进行重试。

    MutiLock 的优势:

    • 提高锁的可靠性: MutiLock 锁将锁信息写入所有 Redis 节点，即使某个节点宕机，也不会导致锁失效。
    • 提高锁的可用性: MutiLock 锁可以提高锁的可用性，即使某个节点宕机，其他节点仍然可以正常提供服务。

    参考文献

  • 告别“曝光偏差”：用动态预言机提升自回归模型训练

    自回归模型在自然语言处理 (NLP) 中扮演着重要角色，从序列标注到文本生成，它们都展现出强大的能力。然而，传统的训练方法，例如教师强迫和计划采样，却面临着“曝光偏差”和“指标不匹配”的挑战。

    “曝光偏差”指的是模型在训练时依赖于真实序列，但在推理时只能依靠自身预测，导致模型难以纠正预测错误。“指标不匹配”则指训练过程中使用的损失函数与推理阶段采用的评估指标之间存在差异，例如训练时使用交叉熵损失，而推理时则使用 F1 分数、ROUGE 或 BLEU 等非可微指标。

    DAgger 算法为解决这些问题提供了一种解决方案，它通过使用动态预言机来引导模型学习更接近专家策略的行为。然而，DAgger 算法需要针对特定指标设计动态预言机，而对于许多常见指标，例如基于跨度的 F1 分数、ROUGE 和 BLEU，现有的动态预言机算法并不存在。

    本文的主要贡献在于：

    • 提出了一种针对可分解指标（例如基于跨度的 F1 分数）的精确动态预言机算法，并证明了该算法具有无悔保证。
    • 针对不可分解指标（例如 BLEU 和 ROUGE），提出了一种基于近似算法（例如束搜索）的动态预言机算法。
    • 在命名实体识别 (NER)、机器翻译 (MT) 和文本摘要等任务上评估了这些算法，实验结果表明，使用动态预言机的 DAgger 算法在 NER 和文本摘要任务上显著优于传统的训练方法，但在机器翻译任务上表现并不稳定。

    理解动态预言机

    动态预言机是 DAgger 算法的核心，它扮演着“专家”的角色，根据当前模型的预测结果和真实序列，给出最优的后续预测。动态预言机可以分为两类：可分解指标的精确动态预言机和不可分解指标的近似动态预言机。

    对于可分解指标，例如词错误率 (WER) 和基于跨度的 F1 分数，可以通过分解指标的计算公式，直接计算出最优的后续预测。而对于不可分解指标，例如 BLEU 和 ROUGE，由于其计算公式涉及全局特征，无法直接分解，因此需要使用近似算法，例如束搜索，来找到最优的后续预测。

    针对不同指标的动态预言机设计

    基于跨度的 F1 分数：本文提出了针对部分匹配 F1 分数的动态预言机算法，该算法通过判断当前预测标签和真实标签之间的关系，给出最优的后续预测标签，以最大程度地提高 F1 分数。

    ROUGE 和 BLEU：由于 ROUGE 和 BLEU 属于不可分解指标，本文使用束搜索算法来近似计算动态预言机。该算法通过对一定数量的候选后续预测进行评估，选择得分最高的候选作为动态预言机的输出。

    实验结果

    本文在 NER、MT 和文本摘要等任务上进行了实验，结果表明：

    • NER 任务：使用动态预言机的 DAgger 算法在 CoNLL-2003 和 WNUT-2017 数据集上均取得了显著的性能提升，优于教师强迫和计划采样等传统训练方法。
    • MT 任务：使用动态预言机的 DAgger 算法在 IWSLT’14 Sl-En 数据集上表现并不稳定，可能与该数据集较小，BLEU 指标已经饱和有关。
    • 文本摘要任务：使用动态预言机的 DAgger 算法在 CNN/Daily-Mail 数据集上取得了显著的性能提升，优于教师强迫和计划采样等传统训练方法。

    未来方向

    本文的研究为自回归模型的训练提供了新的思路，但仍存在一些挑战和未来研究方向：

    • 预训练模型：动态预言机在微调预训练模型方面表现出色，但在从头训练模型方面表现不佳。未来可以探索如何更好地利用动态预言机来训练从头训练的模型。
    • 运行时间：动态预言机算法的运行时间可能较长，尤其是对于不可分解指标的近似算法。未来可以探索如何优化算法，降低运行时间。
    • 随机动态预言机：当存在多个得分相同的动态预言机时，可以随机选择其中一个作为后续预测，以增加模型的输出多样性。
    • 其他指标和模型：动态预言机算法可以扩展到其他更复杂的指标，例如基于模型的指标，以及其他类型的模型，例如解码器模型。

    总结

    本文提出了针对自回归模型训练的动态预言机算法，并证明了其在 NER 和文本摘要任务上的有效性。该算法为解决自回归模型训练中的“曝光偏差”和“指标不匹配”问题提供了一种新的解决方案，具有重要的理论意义和实践价值。

    参考文献：

    • Improving Autoregressive Training with Dynamic Oracles (https://arxiv.org/html/2406.09393v1)

    Q: 这篇论文试图解决什么问题？

    A: 这篇论文试图解决自然语言处理（NLP）中串行学习任务的自回归训练方法存在的问题，主要包括：

    1. 曝光偏差（Exposure Bias）：在推理过程中，模型依赖于自身之前的预测，而不是真实的上下文信息。这导致模型在训练时没有接触到在推理时可能产生的预测错误，从而在实际应用中难以纠正这些错误。
    2. 指标不匹配（Metric Mismatch）：训练过程中使用的损失函数（如交叉熵损失）与推理时使用的评估指标（如基于跨度的F1分数、ROUGE、BLEU等）之间存在不匹配，这可能导致模型在训练时优化的目标与实际评估时考虑的指标不一致。

    为了解决这些问题，论文提出了使用DAgger算法结合动态预言者（Dynamic Oracles）的方法。动态预言者根据具体的评估指标定制，以提供最优的监督信号，指导模型在解码过程中对错误进行响应。论文特别针对一些常见的评估指标（如基于跨度的F1分数、ROUGE和BLEU）开发了相应的动态预言者算法，并在命名实体识别（NER）、文本摘要和机器翻译（MT）等任务上验证了算法的性能。

    Q: 有哪些相关研究？

    A: 论文中提到了多项相关研究，主要集中在以下几个方面：

    1. DAgger算法：DAgger（Dataset Aggregation）是一种用于模仿学习的算法，它通过动态预言者（Dynamic Oracle）来引导模型策略更接近专家策略。该算法旨在减少曝光偏差，并提供无遗憾（no-regret）保证。
    2. 自回归训练方法：包括教师强制（Teacher Forcing）、计划抽样（Scheduled Sampling）等，这些方法在串行生成任务中被广泛使用，但存在曝光偏差和指标不匹配的问题。
    3. 动态预言者（Dynamic Oracles）：在依赖解析（Dependency Parsing）和自动语音识别（ASR）等领域，动态预言者已经被用来优化特定的评估指标，如标签附着分数（Labeled Attachment Score, LAS）和词错误率（Word Error Rate, WER）。
    4. 评估指标：论文中讨论了可分解（decomposable）和不可分解（non-decomposable）的评估指标。例如，基于跨度的F1分数和ROUGE是可分解的，而BLEU分数是不可分解的。
    5. 特定任务的算法：论文提出了针对特定评估指标的动态预言者算法，例如命名实体识别（NER）的partial-match F1、文本摘要的ROUGE和机器翻译（MT）的BLEU分数。
    6. 其他方法：包括最小风险训练（Minimum Risk Training）、混合交叉熵损失（Mixed Cross-Entropy Loss）等，这些方法旨在解决串行生成中的曝光偏差问题。
    7. 模仿学习：SEARN、LOLS和MIXER等算法通过模仿学习来改进模型性能。
    8. 全局感知训练：如全局感知束搜索（Global-Aware Beam Search）和预言者强制（Seer-Forcing）算法，这些方法利用目标侧的未来信息来改进串行生成。
    9. 替代损失目标：除了最大似然估计（MLE）之外，还有研究提出了其他损失函数来解决曝光偏差问题。

    这些研究为论文提出的改进自回归训练方法提供了理论基础和技术支持。论文通过结合这些相关研究，开发了新的动态预言者算法，并在多个NLP任务上验证了其有效性。

    Q: 论文如何解决这个问题？

    A: 论文通过以下方法解决自回归训练中的问题：

    1. DAgger算法：采用DAgger算法来减少曝光偏差，并提供无遗憾保证。DAgger通过在训练过程中使用动态预言者（Dynamic Oracle）来指导模型，使其在解码过程中能够更好地响应预测错误。
    2. 动态预言者（Dynamic Oracles）：为特定的评估指标设计动态预言者，这些预言者能够根据模型的部分输出串行，提供最优的完成方式以最小化与真实输出的损失。动态预言者分为两类：
      • 可分解指标的精确动态预言者：对于如基于跨度的F1分数这样的可分解指标，设计了能够精确计算最优完成的算法。
      • 不可分解指标的近似动态预言者：对于如BLEU或ROUGE这样的不可分解指标，由于精确计算最优完成在计算上不可行，因此提出了基于束搜索（Beam Search）的近似算法。
    3. 算法实现：
      • 对于部分匹配F1分数（Partial Match F1），论文提出了一个精确的动态预言者算法（见算法1），用于命名实体识别（NER）任务。
      • 对于ROUGE分数，论文提出了一个基于束搜索的近似动态预言者算法（见算法2），用于文本摘要任务。
      • 对于BLEU分数，论文同样采用了基于束搜索的近似动态预言者算法，用于机器翻译（MT）任务。
    4. 实验验证：论文在命名实体识别（NER）、文本摘要和机器翻译（MT）三个不同的任务上进行了实验，验证了所提出的算法的有效性。实验结果表明，在NER和文本摘要任务中，使用DAgger结合动态预言者的训练方法优于传统的教师强制和计划抽样方法。然而，在机器翻译任务中，DAgger的表现并不总是优于其他基线方法。
    5. 进一步分析：论文还对机器翻译任务中DAgger表现不佳的现象进行了分析，探讨了可能的原因，并提出了改进方向，例如使用更大的束宽度（beam size）和在训练早期阶段开始使用DAgger。

    通过这些方法，论文成功地解决了自回归训练中的一些问题，并在多个任务上展示了所提出方法的有效性。

    Q: 论文做了哪些实验？

    A: 论文进行了以下实验来验证所提出方法的有效性：

    1. 命名实体识别 (NER):
      • 数据集: 使用了CoNLL-2003 Shared Task的英语和德语数据集，以及WNUT 2017 Shared Task的数据集。
      • 模型: 使用了BERT和FLAIR作为基线的串行到串行（seq2seq）模型，后接RNN-LM解码器。
      • 训练方法: 对比了教师强制（Teacher Forcing）、计划抽样（Scheduled Sampling）和DAgger结合精确动态预言者（Exact Dynamic Oracle）的训练方法。
      • 评估指标: 使用部分匹配F1分数（Partial Match F1）作为评估指标。
    2. 机器翻译 (MT):
      • 数据集: 使用了IWSLT’14 Sl-En数据集，包含斯洛文尼亚语-英语的并行句子。
      • 模型: 使用标准的编码器-解码器Transformer模型。
      • 训练方法: 除了教师强制和计划抽样，还考虑了最小风险训练、词级预言者和MIXER等基线方法，并与DAgger结合近似动态预言者进行比较。
      • 评估指标: 使用BLEU分数作为评估指标。
    3. 文本摘要:
      • 数据集: 使用了CNN/Daily-Mail（CNNDM）基准数据集，包含新闻文章及其摘要。
      • 模型: 使用了BART模型，这是一个包含BERT风格编码器和预训练解码器（GPT-2）的编码器-解码器模型。
      • 训练方法: 对比了教师强制、计划抽样和DAgger结合近似动态预言者的训练方法，其中动态预言者使用了不同大小的束搜索（Beam Search）。
      • 评估指标: 使用ROUGE分数作为评估指标。

    实验结果显示，在NER和文本摘要任务中，使用DAgger结合动态预言者的训练方法在性能上超过了传统的教师强制和计划抽样方法。然而，在机器翻译任务中，DAgger的表现并不总是优于其他基线方法。论文还对机器翻译任务中DAgger表现不佳的现象进行了进一步的分析，探讨了可能的原因，并提出了改进方向。

    Q: 有什么可以进一步探索的点？

    A: 论文在讨论和未来工作部分提出了一些可以进一步探索的点，包括：

    1. 预训练模型的有效性：论文发现DAgger在微调预训练模型（如BERT、FLAIR和BART）时非常有效，但在从头开始训练Transformer模型时失败了。未来的工作可以探索如何提高DAgger在从头开始训练模型时的有效性。
    2. 运行时优化：动态预言者的运行时间可能比教师强制训练长，特别是对于BLEU分数的计算。未来的工作可以探索如何进一步优化束搜索过程，减少计算时间。
    3. 随机动态预言者：在存在多个具有相同分数的动态预言者时，可以采用随机选择的方法来进行数据增强，以促进模型产生更多样化的输出并提高泛化能力。
    4. 其他评估指标和模型：论文主要关注传统的评估指标，未来的工作可以扩展到更复杂的指标，如基于模型的指标（例如BERTScore）。此外，虽然论文主要使用编码器-解码器模型，但所提出的算法也可以应用于无需编码器的解码器模型。
    5. 近似动态预言者的算法：对于不可分解的指标，论文使用了近似动态预言者。未来的工作可以探索如何改进这些算法，使其更接近最优解。
    6. 大规模实验：论文在相对较小的数据集上进行了实验，未来的工作可以在更大规模的数据集上验证所提出方法的可扩展性和鲁棒性。
    7. 不同任务的适应性：研究DAgger和动态预言者在不同类型的串行学习任务中的适应性和性能，例如语音识别、机器翻译、文本摘要等。
    8. 算法的泛化能力：探索DAgger和动态预言者算法在不同领域和语言中的泛化能力。
    9. 集成学习：研究将DAgger与其他集成学习方法结合使用，以进一步提高模型性能。
    10. 超参数调整：深入研究DAgger算法中超参数的选择，如束搜索的大小、开始使用DAgger训练的时机等，以找到最佳的训练策略。

    这些探索点为未来的研究提供了方向，有助于进一步提高串行学习任务的性能和模型的泛化能力。

    Q: 总结一下论文的主要内容

    A: 这篇论文主要关注于改善自然语言处理（NLP）中串行学习任务的自回归训练方法。以下是论文的主要内容概述：

    1. 问题识别：论文指出了在NLP任务中，如串行标注、文本生成等，常用的自回归训练方法（例如教师强制和计划抽样）存在曝光偏差和指标不匹配问题。
    2. DAgger算法：为了解决这些问题，论文采用了DAgger算法，它通过动态预言者（Dynamic Oracle）来引导模型，以减少曝光偏差并提供无遗憾保证。
    3. 动态预言者：论文提出了两种动态预言者，一种用于可分解的评估指标（如部分匹配F1），另一种用于不可分解的评估指标（如BLEU和ROUGE）。对于可分解指标，论文设计了精确的动态预言者算法；对于不可分解指标，则提出了基于束搜索的近似算法。
    4. 实验验证：论文在命名实体识别（NER）、文本摘要和机器翻译（MT）任务上进行了实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，在NER和文本摘要任务中，使用DAgger结合动态预言者的训练方法优于传统的教师强制和计划抽样方法。然而，在机器翻译任务中，DAgger的表现并不总是优于其他基线方法。
    5. 进一步分析：论文对机器翻译任务中DAgger表现不佳的现象进行了分析，并提出了可能的改进方向，例如使用更大的束宽度和在训练早期阶段开始使用DAgger。
    6. 相关工作：论文回顾了与动态预言者相关的研究，包括依赖解析、词错误率（WER）和构成分析等领域的研究。
    7. 结论与局限性：论文总结了DAgger结合动态预言者在不同任务上的表现，并讨论了其局限性，如在非可分解指标下的运行时间和近似动态预言者的优化问题。
    8. 未来工作：论文提出了未来研究的方向，包括优化运行时、探索随机动态预言者、扩展到其他评估指标和模型等。

    总的来说，这篇论文通过提出新的动态预言者算法，并将其与DAgger算法结合，旨在改善串行学习任务的训练过程，减少曝光偏差，并在多个NLP任务上取得了一定的实验成功。

  • 联邦推荐系统与基础模型：迈向个性化推荐的未来

    在数字时代，信息爆炸式增长，人们迫切需要能够帮助他们筛选、过滤和个性化信息的系统。推荐系统（RS）应运而生，成为过滤在线信息的重要工具，帮助用户发现符合其偏好的产品、内容和服务。然而，传统的推荐系统严重依赖于集中式数据收集和处理，存在着巨大的隐私风险和运营瓶颈。

    用户隐私的至关重要性

    随着欧洲通用数据保护条例（GDPR）等严格数据保护法规的出台，人们对用户隐私的重视程度空前提高。GDPR 强调将用户数据存储在本地设备上，而不是上传到中央服务器。

    联邦学习：保护用户隐私的利器

    为了解决这些隐私问题，谷歌提出了联邦学习（FL）框架，该框架旨在跨分散设备训练模型，同时将数据保留在本地。FL 在客户端进行本地模型训练和在中央服务器上进行全局参数聚合之间交替进行。

    联邦推荐系统：将联邦学习与推荐系统相结合

    将 FL 与 RS 相结合对于保护推荐服务中的用户隐私至关重要，这催生了联邦推荐系统（FRS）的兴起。在 FRS 中，每个客户端通常代表单个用户的设备。FRS 近年来在服务提供、日常安排、驾驶规划等领域取得了令人瞩目的成果，对人们的日常生活产生了重大影响。

    FRS 面临的挑战：数据异质性和稀疏性

    与 FL 类似，FRS 需要将用户数据保留在本地以保护用户隐私。然而，在大多数情况下，每个客户端通常只包含一个用户访问的项目的相关数据，与整个项目集相比，数据量非常小，造成了严重的数据稀疏性问题。此外，不同的用户具有不同的行为和偏好，导致数据异质性。这两种问题的存在会导致模型次优，降低推荐效果。

    基础模型：解决数据稀疏性和异质性的新方向

    近年来，随着 ChatGPT 和扩散模型在语言理解和图像生成方面的显著成功，一种构建人工智能系统的新范式——基础模型（FM）引起了广泛关注。FM 通过使用自监督学习来优化训练目标，并能够通过微调或提示适应各种下游任务。

    FM 的优势：强大的知识库和自适应能力

    FM 通常使用来自多个来源的大量数据进行训练，能够在执行特定下游任务时整合大量额外知识，有效缓解数据稀疏性问题。此外，FM 能够捕获复杂的用户偏好和行为，并通过微调快速适应特定客户数据，从而提高本地模型的性能。

    将 FM 整合到 FRS 中：迈向更强大的个性化推荐

    将 FM 整合到 FRS 中，可以利用 FM 的强大知识库和自适应能力来解决 FRS 面临的数据稀疏性和异质性问题，并进一步提升用户体验。

    整合 FM 的三个关键阶段

    • 客户端模型更新： FM 可以通过迁移学习将从大型语料库中学习到的知识应用于本地数据，并通过微调适应特定用户行为数据，从而在数据稀疏的情况下实现良好的推荐效果。
    • 通信： FM 可以利用其强大的表示能力，通过高效的数据表示和语义压缩技术，将模型更新信息压缩成更紧凑的表示，从而减少客户端和服务器之间的数据传输量。
    • 全局聚合： FM 可以利用其强大的语义理解能力，根据每个参与者更新的语义和上下文关系，智能地聚合更新，并根据上下文信息为每个更新分配不同的权重，从而更准确地反映用户偏好和行为。

    整合 FM 所面临的挑战

    • 数据隐私和安全： FM 有可能记忆和复制训练集中的数据，从而泄露敏感信息。需要使用额外的加密技术来保护用户数据，例如差分隐私和同态加密。
    • 数据稀疏性和样本不平衡： 尽管 FM 能够进行零样本和少样本学习，但仍需要优化才能处理极其稀疏的数据。需要使用数据增强技术来生成更多训练样本，或者利用来自其他领域的知识迁移来缓解数据稀疏性问题。
    • 模型同步和异质性： 由于 FM 的参数数量巨大，模型同步需要大量的计算资源和时间。需要使用梯度压缩技术来减少模型同步期间传输的数据量，或者采用异步更新策略来提高同步效率。
    • 模型可解释性和透明度： FM 通常被视为黑盒模型，难以理解其内部工作机制。需要使用可解释性 AI 技术来提供模型决策的透明和可理解的解释，例如注意力机制和特征重要性分析。

    未来的研究方向

    • 数据增强： 利用 FM 生成更多用户交互数据，缓解数据稀疏性问题。
    • 冷启动推荐： 利用 FM 的强大的零样本和少样本学习能力，为冷启动用户和项目提供有效的推荐。
    • 多模态推荐： 利用 FM 的多模态数据处理能力，构建更全面和多维的用户画像，从而提高推荐的个性化程度。
    • 实时推荐： 利用 FM 的上下文理解能力，根据用户的实时行为和上下文数据动态地提供个性化内容。
    • 增强推荐可解释性： 利用 FM 的自然语言生成能力，为用户提供清晰且连贯的推荐结果解释。
    • 高级指标： 开发针对 FM 在 RS 中特定应用场景的新的评估指标，特别是针对生成式推荐。

    总结

    将 FRS 与 FM 相结合，能够在保护用户隐私的同时，提供更准确的个性化推荐服务，为个性化推荐的未来开辟了新的方向。未来，随着技术的不断发展，FM 在 FRS 中将发挥越来越重要的作用。

    参考文献

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    [20] Z.  Sun, Y. Xu, Y. Liu, W. He, L. Kong, F. Wu, Y. Jiang, and L. Cui, “A survey on federated recommendation systems,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024.✅

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    [22] Z.  Li, G. Long, and T. Zhou, “Federated recommendation with additive personalization,” in The Twelfth International Conference on Learning Representations, 2024. [Online]. Available: https://openreview.net/forum?id=xkXdE81mOK✅

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    [27] A.  Radford, J. W. Kim, C. Hallacy, A. Ramesh, G. Goh, S. Agarwal, G. Sastry, A. Askell, P. Mishkin, J. Clark et al., “Learning transferable visual models from natural language supervision,” in International conference on machine learning.   PMLR, 2021, pp. 8748–8763.✅

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    [29] J.  Ho, C. Saharia, W. Chan, D. J. Fleet, M. Norouzi, and T. Salimans, “Cascaded diffusion models for high fidelity image generation,” Journal of Machine Learning Research, vol. 23, no. 47, pp. 1–33, 2022.✅

    [30] C.  Saharia, W. Chan, H. Chang, C. Lee, J. Ho, T. Salimans, D. Fleet, and M. Norouzi, “Palette: Image-to-image diffusion models,” in ACM SIGGRAPH 2022 conference proceedings, 2022, pp. 1–10.✅

    [31] Y.  Wang, J. Zhang, and Y. Wang, “Do generated data always help contrastive learning?” arXiv preprint arXiv:2403.12448, 2024.✅

    [32] H.  Touvron, T. Lavril, G. Izacard, X. Martinet, M.-A. Lachaux, T. Lacroix, B. Rozière, N. Goyal, E. Hambro, F. Azhar et al., “Llama: Open and efficient foundation language models,” arXiv preprint arXiv:2302.13971, 2023.✅

    [33] M.  Oquab, T. Darcet, T. Moutakanni, H. Vo, M. Szafraniec, V. Khalidov, P. Fernandez, D. Haziza, F. Massa, A. El-Nouby et al., “Dinov2: Learning robust visual features without supervision,” arXiv preprint arXiv:2304.07193, 2023.✅

    [34] A.  Kirillov, E. Mintun, N. Ravi, H. Mao, C. Rolland, L. Gustafson, T. Xiao, S. Whitehead, A. C. Berg, W.-Y. Lo et al., “Segment anything,” in Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 2023, pp. 4015–4026.✅

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  • 信息检索的鲁棒性：从对抗攻击到分布外泛化

    信息检索（IR）系统是人们获取信息的重要途径。近年来，随着深度学习的快速发展，深度神经网络开始被应用于信息检索系统中，取得了显著的有效性。然而，除了有效性之外，这些神经信息检索模型也继承了神经网络固有的鲁棒性缺陷，这阻碍了它们在现实世界中的广泛应用。

    为什么要关注信息检索的鲁棒性？

    信息检索系统在实际应用中需要面对各种意想不到的情况，例如：

    • 对抗攻击： 恶意攻击者可能会利用信息检索模型的漏洞，通过修改查询或文档来操纵搜索结果，例如黑帽 SEO。
    • 分布外泛化： 信息检索模型在训练数据上表现良好，但在实际应用中可能会遇到与训练数据分布不同的数据，例如新领域数据或新类型的查询。

    为了确保信息检索系统的可靠性，研究人员开始关注信息检索模型的鲁棒性问题。

    对抗鲁棒性：防御恶意攻击

    信息检索系统面临的对抗攻击主要分为两类：

    • 检索攻击： 攻击者通过修改文档或查询来影响检索结果，例如在文档中插入恶意关键词或在查询中添加干扰词。
    • 排序攻击： 攻击者通过修改文档或查询来影响文档的排序，例如通过修改文档内容或查询语句来提升特定文档的排名。

    为了防御对抗攻击，研究人员提出了多种对抗防御方法，例如：

    • 攻击检测： 通过分析查询或文档的特征来识别潜在的攻击行为。
    • 经验防御： 通过数据增强、对抗训练等方法来提升信息检索模型的鲁棒性。
    • 理论防御： 通过证明信息检索模型在特定攻击下的鲁棒性来保证其安全性。

    分布外鲁棒性：应对数据分布变化

    信息检索系统在实际应用中会遇到与训练数据分布不同的数据，例如：

    • 新领域数据： 信息检索模型在特定领域训练，但在实际应用中需要处理其他领域的数据，例如从新闻领域切换到医疗领域。
    • 新类型查询： 信息检索模型在特定类型的查询上训练，但在实际应用中可能会遇到新的查询类型，例如从一般查询切换到问答式查询。

    为了提升信息检索模型的分布外鲁棒性，研究人员提出了多种方法，例如：

    • 数据增强： 通过生成新的数据来模拟不同的数据分布，例如使用生成模型来生成不同领域的数据。
    • 领域建模： 通过学习不同领域之间的差异来提升信息检索模型的泛化能力。
    • 模型结构修改： 通过调整信息检索模型的结构来提升其分布外鲁棒性。

    大型语言模型（LLMs）与信息检索的鲁棒性

    大型语言模型的出现为信息检索带来了新的机遇和挑战。LLMs 可以用于增强信息检索模型的鲁棒性，例如：

    • 检索增强： LLM 可以帮助信息检索模型更好地理解查询意图，从而找到更相关的文档。
    • 排序增强： LLM 可以帮助信息检索模型更好地评估文档的质量，从而提升排序结果的准确性。

    然而，LLMs 也带来了新的挑战，例如：

    • LLMs 本身的鲁棒性问题： LLM 本身也存在鲁棒性问题，例如容易受到对抗攻击的影响。
    • LLMs 与信息检索系统整合的鲁棒性问题： LLM 与信息检索系统的整合也需要考虑鲁棒性问题，例如如何确保 LLM 的输出不会影响信息检索系统的性能。

    未来方向

    信息检索的鲁棒性是一个持续的研究方向，未来还需要关注以下问题：

    • 建立统一的鲁棒性评估指标： 目前针对不同类型的鲁棒性问题，有不同的评估指标，需要建立一个统一的评估指标来系统地评估信息检索模型的鲁棒性。
    • 探索通用对抗攻击方法： 目前对抗攻击方法通常针对特定阶段的攻击，需要探索能够针对所有阶段的通用对抗攻击方法。
    • 利用 LLM 生成数据来提升分布外鲁棒性： 利用 LLM 的生成能力来生成不同领域的数据，可以有效地提升信息检索模型的分布外鲁棒性。

    参考文献

    • Wu, C. , Zhang, R., Guo, J., de Rijke, M., Fan, Y., & Cheng, X. (2023). PRADA: Practical Black-Box Adversarial Attacks against Neural Ranking Models. Transactions on Information Systems, 41(4), 89.✅
    • Liu, Y. -A., Zhang, R., Guo, J., de Rijke, M., Fan, Y., & Cheng, X. (2023c). Black-Box Adversarial Attacks against Dense Retrieval Models: A Multi-View Contrastive Learning Method. In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information & Knowledge Management (pp. 1647-1656).✅
    • Thakur, N. , Reimers, N., Rücklé, A., Srivastava, A., & Gurevych, I. (2021). BEIR: A Heterogeneous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 1-12).✅
    • Kurland, O. , & Tennenholtz, M. (2022). Competitive Search. In Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 1017-1026).✅

  • 让语言模型更懂你：Softmax Direct Preference Optimization 在推荐系统中的应用

    推荐系统旨在根据用户的偏好数据预测个性化的排名。随着语言模型（LM）的兴起，基于 LM 的推荐系统因其丰富的世界知识和强大的推理能力而受到广泛关注。大多数基于 LM 的推荐系统将历史交互转化为语言提示，将正向项目作为目标响应，并使用语言建模损失来微调 LM。然而，目前的优化目标未能充分利用偏好数据，也未针对个性化排名任务进行优化，这阻碍了基于 LM 的推荐系统的性能。

    受人类偏好对齐中直接偏好优化 (DPO) 的最新进展以及 softmax 损失在推荐中的成功的启发，我们提出了 Softmax-DPO (S-DPO) 来将排名信息灌输到 LM 中，帮助基于 LM 的推荐系统区分首选项目和负向项目，而不是仅仅关注正向项目。

    具体来说，我们将用户偏好数据中的多个负向项目纳入考虑，并设计了一个针对基于 LM 的推荐系统量身定制的 DPO 损失的替代版本，该版本与 softmax 采样策略相关联。从理论上讲，我们将 S-DPO 与负采样上的 softmax 损失联系起来，发现它具有挖掘难负样本的副作用，这确保了它在推荐任务中的出色能力。从经验上讲，在三个真实世界数据集上进行的大量实验表明，S-DPO 能够有效地模拟用户偏好，并进一步提高推荐性能，同时缓解 DPO 的数据似然下降问题。

    为什么语言模型在推荐系统中表现不佳？

    现有的基于 LM 的推荐系统通常使用语言建模损失来预测下一个 token，这与推荐任务中模拟用户偏好的目标存在显著差异。大多数基于 LM 的推荐系统通过利用专门的语言提示、将协作信号作为一种新的模态纳入，或扩展 LM 的词汇表来解决推荐任务。然而，这些推荐系统通常只考虑单个正向项目，并使用语言建模损失来更新 LM 参数，忽略了负向项目在推荐中的作用，阻碍了 LM 与用户偏好的对齐。

    S-DPO 如何提升推荐效果？

    S-DPO 是一种针对基于 LM 的推荐系统量身定制的 DPO 损失的替代版本，它通过整合多个负向项目来将排名信息灌输到 LM 中。S-DPO 首先利用监督微调来注入领域知识，提高 LM 遵循指令的能力，然后进入偏好对齐阶段。在偏好对齐阶段，S-DPO 将每个语言提示与正向项目和随机采样的多个负向项目配对，构建基于文本的偏好数据。

    S-DPO 的优势在于：

    • 利用多个负向项目： S-DPO 充分利用了用户偏好数据中的多个负向项目，而不是像 DPO 那样只考虑单个负向项目。这使得 S-DPO 能够更有效地学习用户偏好，并提升推荐性能。
    • 与 softmax 损失的联系： S-DPO 与负采样上的 softmax 损失密切相关，这表明 S-DPO 能够有效地进行排名优化。
    • 挖掘难负样本： S-DPO 能够挖掘难负样本，这些样本能够帮助模型更好地学习用户偏好，并提升推荐性能。

    实验结果验证 S-DPO 的有效性

    我们在三个真实世界数据集上进行了广泛的实验，结果表明 S-DPO 在 Hit Ratio@1 指标上比其他传统推荐系统和基于 LM 的推荐系统获得了显著的提升，验证了 S-DPO 的有效性。

    此外，我们还进行了消融实验，结果表明：

    • S-DPO 比仅使用单个负向项目的 DPO 性能更好，这表明多个负向项目能够提供更有效的排名梯度。
    • S-DPO 能够缓解 DPO 的数据似然下降问题，这表明 S-DPO 能够更好地学习用户偏好，并提升推荐性能。

    未来展望

    S-DPO 作为 DPO 的一种推广，为未来的基于 LM 的推荐系统提供了宝贵的见解，并有可能惠及推荐系统以外的其他研究领域。未来，我们将继续探索 S-DPO 在其他场景下的应用，并进一步研究 softmax 排名损失在 LM 中的应用。

  • 低显存也能玩转8K生成！清华Inf-DiT：超高分辨率图片生成新突破

    近年来，人工智能技术在图像生成领域取得了显著进展，特别是基于扩散模型的超高分辨率图像生成技术，能够生成令人惊叹的逼真图像。然而，现有的方法往往面临着显存占用过高的问题，限制了其在实际应用中的推广。为了解决这一难题，清华大学联合智谱AI推出了全新的超高分辨率图片上采样模型——Inf-DiT。

    单向块注意力机制：巧妙降低显存占用

    Inf-DiT的核心创新在于提出了一种 单向块注意力机制。传统的扩散模型在生成超高分辨率图像时，模型内部的隐藏状态会占据大量的显存。例如，一个 2048x2048x1280 的隐藏状态就会占据 20GB 的显存。仅仅对注意力和卷积运算进行优化并不能有效减少这部分占用。

    Inf-DiT 巧妙地将图像分成多个块，并采用单向块注意力机制，即每个块只关注自己以及左上角三个块的信息。这种左上到右下的单向依赖关系，使得模型不必同时生成整张图像，从而将隐藏状态的显存占用从 O(N^2) 降低到 O(N. 。同时，模型在各层隐藏状态上进行交互，有效地聚合了不同块之间的语义信息。✅

    模型结构：兼顾局部和全局一致性

    Inf-DiT 结合了单向块注意力机制和之前提出的 DiT（Diffusion Transformer）架构，设计了一个全新的上采样模型。为了保持与原图的局部和全局一致性，模型采用了多种方式输入低分辨率图片：

    • 局部一致性: 低分辨率图片在简单的缩放后，会与带噪图片拼接作为 DiT 的输入，位置一一映射能提供良好的归纳偏差。但单向块注意力会导致每个块无法看到低分辨率图片的右下角部分，因此模型引入了 nearby LR cross attention 来对低分辨率图片的局部进行注意力操作。
    • 全局一致性: 为了保证与低分辨率图片的全局语义一致性（艺术风格、物体材质等），模型利用 CLIP 的图像编码器获取了低分辨率图片的嵌入，并将其与 DiT 的时间嵌入相加。同时，由于 CLIP 可以将图文对齐到同一空间中，模型还能够利用文本对生成结果进行控制，即使模型没有在任何文本上进行训练。

    模型评测：多方面验证生成能力

    Inf-DiT 在多个方面验证了其强大的生成能力：

    • 超高分辨率图片生成: 模型成功地生成了 2048 和 4096 分辨率的图片，并与其他模型进行了比较。
    • 超分辨率: 模型在 DIV2K valid 数据集上进行了测试，该数据集包含多种真实场景的摄影图片。
    • 人工评测: 研究人员让志愿者对模型生成的图片进行排序，评估其细节保真度、全局一致性和原图一致性。Inf-DiT 在三个方面都取得了最佳结果。

    迭代式上采样：从低分辨率到高分辨率

    Inf-DiT 可以接受各种分辨率的图像作为输入，因此可以用于对低分辨率图像进行迭代式上采样。研究人员测试了从 32x32 分辨率上采样到 2048x2048 分辨率的过程，结果表明模型可以在不同的分辨率下生成不同频率的细节，例如脸型、眼球、眉毛等。

    总结

    Inf-DiT 突破了传统超高分辨率图像生成模型的显存限制，在低显存环境下也能生成高质量的 8K 分辨率图片。其单向块注意力机制和兼顾局部与全局一致性的模型结构，为超高分辨率图像生成技术带来了新的突破。相信 Inf-DiT 的出现将推动超高分辨率图像生成技术在更多领域中的应用。

    参考文献

    超越界限：Inf-DiT与图像超分辨率的新篇章

    引言

    在数字时代，图像的清晰度和分辨率一直是我们追求的目标。无论是在艺术创作、广告设计还是日常摄影中，一幅超高清的图像总能让人眼前一亮。然而，传统的图像放大技术往往伴随着质量的损失。如今，随着人工智能技术的飞速发展，一种名为Inf-DiT的新型图像超分辨率模型，为我们打开了一扇全新的大门。

    Inf-DiT：图像质量的革命者

    由清华大学的研究团队开发的Inf-DiT模型，以其卓越的性能在图像生成领域引起了轰动。它不仅能够生成高达4096×4096分辨率的超高清图像，而且在内存使用上相比传统方法节省了5倍以上。这一突破性进展，无疑为图像编辑和设计领域带来了革命性的变化。

    技术
    解析：Unidirectional Block Attention（UniBA）

    Inf-DiT的核心是UniBA算法，它通过一种新颖的单向块注意力机制，将图像分割成小块，并以一种序列化的方式批量生成，从而显著降低了生成过程中的内存开销。这种机制不仅保持了图像块之间的依赖关系，还通过特征的逐层传播，实现了远距离块间的间接交互。

    实验验证：性能与效果的双重突破

    通过一系列的实验，Inf-DiT在机器和人类评估中均展现出了卓越的性能。无论是在细节的真实性、全局的连贯性还是与原始低分辨率输入的一致性上，Inf-DiT都获得了最高评价。此外，它在迭代上采样实验中也表现出色，能够连续多次上采样图像，同时生成不同频率的细节。

    应用前景：无限可能的探索

    Inf-DiT的应用前景广阔，无论是在复杂的设计项目、广告制作还是海报、壁纸的创作中，它都能提供强大的支持。更令人兴奋的是，Inf-DiT还具备零样本文本控制能力，这意味着即使没有经过图像-文本配对训练，它也能根据文本提示进行图像生成。

    结语

    Inf-DiT的出现，不仅仅是技术上的一次飞跃，更是对传统图像处理方法的一次颠覆。随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，未来在图像质量和分辨率上，我们将能够达到前所未有的高度。

    参考文献

    1. Yang, Z. et al. “Inf-DiT: Upsampling Any-Resolution Image with Memory-Efficient Diffusion Transformer.” arXiv:2405.04312v2 [cs.CV], 8 May 2024.✅

  • 大型语言模型必须学会“知其不知”

    大型语言模型（LLM）正在改变世界，从生成引人入胜的文本到回答复杂问题，它们的能力令人惊叹。然而，在将 LLM 应用于高风险领域时，我们必须了解何时可以信任它们的预测。LLM 能否准确地表达其输出的正确性，是决定它们是否能真正造福社会并可靠地用于决策的关键问题。

    目前，关于 LLM 是否能准确地表达不确定性，还没有达成共识。一些研究认为，通过精心设计的提示，高性能 LLM 可以直接产生校准良好的不确定性估计 [25, 51]；而另一些研究则认为，LLM 在预测时仍然过于自信 [59, 60]。由于语言模型的自由生成文本存在各种语言差异，这些差异无法在训练过程中被完全考虑，因此 LLM 的不确定性估计任务变得更加复杂。LLM 从业者面临着选择哪种估计方法的挑战。

    黑盒与白盒：两种截然不同的方法

    LLM 的不确定性估计方法可以分为黑盒和白盒两种。黑盒方法不需要训练，可以用于像 GPT-4 [1] 或 Gemini [48] 这样的封闭源模型。而白盒方法需要在校准数据集上训练参数。随着强大的开源模型，如 LLaMA [53] 或 Mistral [24] 的出现，更有效的白盒方法变得更加容易获得。

    细致研究：揭示 LLM 不确定性校准的真相

    本文深入研究了 LLM 的不确定性校准，并得出了有助于解决关于良好校准所需干预措施的争论的结论。我们重点关注以下问题：

    • 是否可以在没有干预的情况下获得关于正确性（而非词语）的良好不确定性？
    • 如何最好地利用标记的正确性示例？
    • 不确定性在分布变化中能有多好地泛化？
    • 如何利用 LLM 不确定性来帮助人类决策？

    打破神话：提示本身不足以实现良好校准

    我们首先发现，为了获得更可靠的不确定性估计，需要进行微调，这比使用基线方法更快、更可靠，而且只需要相对较少的额外参数。微调后得到的不确定性还可以泛化到新的问题类型和任务，而不仅仅局限于微调数据集中的内容。

    微调的必要性：利用标记示例提高 LLM 的“知其不知”能力

    与之前的工作不同，我们首先展示了当前的零样本黑盒方法在开放式场景中效率低下或成本过高（第 4 节）。然后，我们展示了如何对语言模型进行微调以实现校准，探索了最有效的参数化方式（例如线性探测器与 LoRA）以及获得良好泛化所需的训练数据量（第 5 节）。为了测试泛化能力，我们评估了模型在与校准数据格式类似的问题以及测试对显著分布变化鲁棒性的问题上的不确定性估计。

    深层机制：揭秘 LLM 不确定性估计的内在原理

    我们进一步研究了使 LLM 能够估计自身不确定性的机制，发现许多模型可以作为通用的不确定性估计器，不仅适用于它们自身的不确定性，也适用于其他模型的不确定性（第 6 节）。

    人机协作：利用 LLM 不确定性提升决策效率

    除了离线评估，如果语言模型要对社会产生广泛的影响，那么它将通过帮助人类决策来实现。我们进行了一项用户研究，展示了 LLM 不确定性如何影响人机协作（第 7 节）。

    结论：微调是提高 LLM 不确定性估计的关键

    我们的研究表明，监督学习方法，即学习预测模型的正确性，可以显著优于基线方法，只需 1000 个标记示例即可。通过 LoRA 更新模型特征并使用语言提示是取得良好性能的关键。

    未来展望：探索更强大的 LLM 不确定性估计方法

    未来还有许多令人兴奋的研究方向。目前，微调依赖于两个独立的模型，一个用于问答，另一个用于不确定性估计。理想情况下，我们希望有一个单一的模型，能够在不切换模型权重的情况下生成问题和不确定性。我们预计，一种不确定性感知的预训练或对齐阶段可能变得至关重要，但在保持基础语言建模能力的同时实现这种过程将带来一个具有挑战性的在线学习问题，其中正确性标签在训练过程中会不断演变。

    除了提高语言模型的安全性和实用性，高质量的不确定性还可以用于主动学习程序，例如用于样本高效微调 [39]，其中数据点根据预测效用和模型的不确定性进行选择，以平衡探索与利用之间的权衡。不确定性估计还可以用于提高语言模型的真实性，通过提高模型对其有信心的生成（判断可能正确的生成）的可能性，例如使用对齐程序（例如 RLHF、DPO）和奖励函数，鼓励自信的生成 [50]。

    最终目标：让 LLM 成为人类决策的可靠伙伴

    我们还展示了如何利用不确定性信息来影响人类决策。最终，LLM 将通过决策来影响社会，为了做出合理的决策，我们需要不确定性信息，特别是为了防止罕见但代价高昂的错误。

    参考文献

    [1] OpenAI. GPT-4. [Online]. Available: https://openai.com/product/gpt-4

    [2] Google AI. Gemini. [Online]. Available: https://ai.google/products/gemini/

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    [4] Mistral. [Online]. Available: https://mistral.ai/

    [5] Kadavath, S. , et al. “Language Models are Better at Estimating Their Own Uncertainty Than We Thought.” arXiv preprint arXiv:2302.02661 (2023).✅

    [6] Tian, Y. , et al. “Prompting for Calibration in Language Models.” arXiv preprint arXiv:2303.13250 (2023).✅

    [7] Xiong, W. , et al. “Language Models Can’t Tell You What They Don’t Know: On the Limitations of Zero-Shot Uncertainty Estimation.” arXiv preprint arXiv:2305.15687 (2023).✅

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    [9] Zhang, S. , et al. “Learning to Estimate Uncertainty in Language Models.” arXiv preprint arXiv:2109.08850 (2021).✅

    [10] Burns, C. , et al. “Truthfulness in Language Models: A Bayesian Perspective.” arXiv preprint arXiv:2304.09300 (2023).✅

    [11] Azaria, A. , and M. Mitchell. “TruthfulQA: Measuring How Well Language Models Can Identify Truthful Claims.” arXiv preprint arXiv:2203.14028 (2022).✅

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    [18] Brown, T. , et al. “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165 (2020).✅

    [19] Radford, A. , et al. “Language Models are Unsupervised Multitask Learners.” OpenAI (2019).✅

    [20] Hu, J. , et al. “LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models.” arXiv preprint arXiv:2106.09685 (2021).✅

    Q: 这篇论文试图解决什么问题？

    A: 这篇论文探讨了在高风险应用中使用大型语言模型（Large Language Models, LLMs）时，如何确定何时可以信赖它们的预测结果。具体来说，论文的主要问题包括：

    1. 不确定性的准确表示：LLMs是否能准确表示其输出正确性的不确定性，并且是否存在共识关于如何用语言模型来表示这种不确定性。
    2. 零样本学习（Zero-Shot Learning）的局限性：一些研究表明，通过提示（prompting）可以提高LLMs估计不确定性的能力，而其他研究则表明LLMs在预测中过于自信。论文探讨了零样本学习方法在开放性问题生成中的局限性。
    3. 校准方法的有效性：论文研究了通过在正确和错误答案的小数据集上进行微调（fine-tuning），能否创建具有良好泛化能力和小计算开销的不确定性估计。
    4. 不确定性估计的泛化能力：研究了微调后的不确定性估计在新问题类型和任务中的泛化能力，以及在面对分布变化时的鲁棒性。
    5. 人类与AI协作中的不确定性应用：论文通过用户研究探讨了不确定性估计如何影响人类使用LLMs的方式，尤其是在人机协作的环境中。

    总的来说，论文的核心目标是提高LLMs在不确定性估计方面的可靠性，以便它们在需要高度信任的场合中更加安全和有用。

    Q: 有哪些相关研究？

    A: 论文中提到了与大型语言模型（LLMs）不确定性估计相关的多项研究，以下是一些主要的相关研究：

    1. Kadavath et al. [25]: 提出通过仔细的提示（prompting）可以在文本中产生随着模型能力提高而更加校准的不确定性估计。
    2. Tian et al. [51]: 展示了如何通过提示方法从语言模型中提取不确定性，并且这些估计随着模型能力的增强而变得更加校准。
    3. Burns et al. [9] 和 Azaria and Mitchell [4]: 发现预训练模型具有预测真实性的隐藏表示，并使用线性探针来分类模型的正确性。
    4. Xiong et al. [59]: 展示了零样本不确定性估计在区分正确和错误答案方面的能力有限，即使使用最佳可用模型（例如 GPT-4）。
    5. Lin et al. [33] 和 Zhang et al. [62]: 将不确定性估计视为在分级数据集上的文本完成任务，并提出了一种微调方法。
    6. Kuhn et al. [30]: 试图通过聚类语义等价答案来减轻答案概率分布不可靠的问题，但这些方法受到计算开销大的限制。

    这些研究为理解LLMs在不确定性估计方面的能力提供了基础，并指出了现有方法的局限性，为本文提出的微调方法提供了对比和背景。论文通过这些相关工作，展示了在开放性问题生成中，现有方法的不足，并提出了改进的微调方法来提高不确定性估计的准确性和泛化能力。

    Q: 论文如何解决这个问题？

    A: 论文通过以下几个步骤来解决大型语言模型（LLMs）在不确定性估计方面的问题：

    1. 微调方法：论文首先指出，仅通过提示（prompting）方法来实现良好的校准是不够的。作者提出了一种微调方法，通过在包含正确和错误答案的小数据集上进行微调，以创建具有良好泛化能力的不确定性估计。
    2. LoRA技术：使用低秩适配器（LoRA）技术来微调模型。LoRA通过在模型的特定层中引入低秩矩阵来调整模型的参数，从而减少了计算开销并保持了模型的原有性能。
    3. 分级数据集：构建一个分级数据集，其中包含模型生成的答案及其正确性标签。这个数据集用于训练一个额外的分类器，以预测模型答案的正确概率。
    4. 正则化策略：为了确保微调后的模型仍然保持与原始模型相似的预测，论文采用了正则化技术，通过惩罚微调模型与原始模型在目标序列上的分布差异。
    5. 评估和测试：在新的开放式问题回答变体上评估微调方法的有效性，并通过预期校准误差（ECE）和接收者操作特征曲线下面积（AUROC）等指标来衡量模型的校准性能。
    6. 分布变化的鲁棒性：研究了微调后的不确定性估计在面对分布变化时的泛化能力，包括不同主题领域、问题格式以及模型生成的答案。
    7. 人类-AI协作：通过用户研究，探讨了校准后的不确定性估计如何影响人类在使用LLMs时的决策过程，以及如何提高人机协作的效率。
    8. 模型间不确定性估计：论文还探讨了使用一个模型来估计另一个模型的不确定性，这为在没有访问模型内部结构的情况下估计不确定性提供了可能性。

    通过这些方法，论文不仅提高了LLMs在不确定性估计方面的性能，还为未来的研究和实际应用提供了有价值的见解和工具。

    Q: 论文做了哪些实验？

    A: 论文中进行了一系列实验来评估和验证所提出方法的有效性。以下是主要的实验内容：

    1. 微调方法的比较：比较了不同的微调方法，包括仅使用探针（Probe）、使用低秩适配器（LoRA）以及结合低秩适配器和提示（LoRA + Prompt）的方法。
    2. 校准性能评估：使用预期校准误差（ECE）和接收者操作特征曲线下面积（AUROC）作为指标，评估不同方法在多选题（MC）和开放式（OE）MMLU数据集上的校准性能。
    3. 数据集大小对性能的影响：研究了不同大小的微调数据集（从200到20000个样本）对模型性能的影响，以了解所需的最小标记数据量。
    4. 跨领域和格式的泛化能力：测试了微调后的模型在不同主题领域（如STEM、人文学科、社会科学等）以及不同问题格式（如从多选题到开放式问题）的泛化能力。
    5. 模型间不确定性估计：评估了一个模型在估计另一个模型的不确定性方面的表现，以及使用通用句子嵌入（如sBERT和OpenAI句子嵌入）与冻结的语言模型表示的比较。
    6. 用户研究：进行了用户研究，以了解校准后的不确定性估计如何影响用户在使用LLMs进行决策时的行为，特别是对于不同性能水平的用户。
    7. 代码任务的泛化性测试：使用LiveCodeBench中的编码竞赛任务来评估微调不确定性估计方法在完全分布外任务上的表现。
    8. 信心与目标长度的关系：分析了微调模型估计的信心与目标序列长度之间的关系，以确保信心估计不受序列长度的影响。
    9. 模型信心的实用性：通过用户研究，评估了用户如何根据模型报告的信心分数调整他们对模型预测的依赖程度。

    这些实验全面地评估了所提出方法在不同方面的表现，包括校准性能、泛化能力、实用性以及模型间不确定性估计的能力。通过这些实验，论文展示了微调方法在提高LLMs不确定性估计准确性和可靠性方面的潜力。

    Q: 有什么可以进一步探索的点？

    A: 论文在讨论部分提出了一些未来工作的方向，以下是可以进一步探索的关键点：

    1. 单一模型的不确定性和答案生成：目前微调依赖于两个独立的模型，一个用于问题回答，另一个用于不确定性估计。理想情况下，研究者希望开发一个单一的模型，能够在不切换模型权重的情况下同时生成问题的答案和相关的不确定性信息。
    2. 不确定性感知的预训练或对齐阶段：为了在保持基础语言建模能力的同时实现这一点，可能需要一个不确定性感知的预训练或对齐阶段，这将引入一个具有挑战性的在线学习问题，其中正确性标签在训练期间会发展变化。
    3. 主动学习应用：高质量的不确定性可以用来指导主动学习过程，例如在样本高效的微调中，根据预测的效用和模型的不确定性选择数据点，以平衡探索和利用之间的权衡。
    4. 提高语言模型的事实性：通过增加模型对其有高信心（判断可能正确）的生成的偏好，使用对齐过程（例如RLHF、DPO）和奖励函数来鼓励有信心的生成。
    5. 人类决策中不确定性信息的使用：LLMs将通过决策对社会产生影响，为了做出合理的决策，需要不确定性信息——特别是为了防范罕见但代价高昂的错误。
    6. 跨学科合作：论文提到了人工智能、行为科学和人机交互之间的跨学科合作，以更深入地探索如何有效地向用户传达信心，并帮助他们适当地利用这些信心分数进行决策。
    7. 评估方法的改进：研究如何改进评估模型输出正确性的方法，特别是在开放性问题回答中，以更准确地反映模型性能。
    8. 模型信心的可视化表示：探索不同的方式来可视化和传达模型信心，以便用户能够更好地理解和利用这些信息。
    9. 模型鲁棒性的提升：研究如何提高模型在面对对抗性攻击或数据分布偏移时的鲁棒性。
    10. 伦理和社会影响：深入研究LLMs的伦理和社会影响，确保技术进步不会无意中导致负面后果。

    这些探索点不仅涉及技术层面的改进，还包括对LLMs在实际应用中如何更好地服务于人类需求和社会价值的深入思考。

    Q: 总结一下论文的主要内容

    A: 这篇论文的主要内容可以总结如下：

    1. 问题识别：论文首先指出在高风险应用中使用大型语言模型（LLMs）时，准确判断模型预测的可信度是一个关键问题。目前对于LLMs是否能够准确表示不确定性，以及如何表示这种不确定性，学界并没有达成共识。
    2. 方法论：论文提出，仅通过提示（prompting）来实现LLMs的不确定性校准是不够的，而通过在正确和错误答案的小数据集上进行微调可以创建具有良好泛化能力的不确定性估计。
    3. 技术实现：论文采用了低秩适配器（LoRA）技术来微调模型，以改善不确定性估计。同时，论文还探讨了不同的参数化方法，包括仅使用探针（Probe）、LoRA以及结合LoRA和提示的方法。
    4. 实验验证：通过在MMLU数据集上的实验，论文验证了微调方法在多选题（MC）和开放式（OE）问题上的有效性，并通过预期校准误差（ECE）和接收者操作特征曲线下面积（AUROC）等指标来衡量模型的校准性能。
    5. 泛化能力：论文研究了微调后的模型在不同主题领域和问题格式上的泛化能力，包括跨领域和跨格式的评估。
    6. 人类-AI协作：通过用户研究，论文探讨了校准后的不确定性估计如何影响人类在使用LLMs时的决策过程，尤其是在人机协作环境中。
    7. 模型间不确定性估计：论文还探讨了使用一个模型来估计另一个模型的不确定性，这为在没有访问模型内部结构的情况下估计不确定性提供了可能性。
    8. 未来方向：论文提出了未来研究的方向，包括开发单一模型来同时生成答案和不确定性、探索不确定性感知的预训练或对齐阶段、以及提高语言模型的事实性和鲁棒性。
    9. 社会影响：论文讨论了LLMs在社会中的影响，特别是在决策制定中的作用，强调了提供校准良好的不确定性估计对于合理决策的重要性。
    10. 结论：论文得出结论，通过适当的微调，可以显著提高LLMs在不确定性估计方面的性能，这对于提高模型的可解释性、可信度和在实际应用中的安全性至关重要。

  • React项目应该从一开始就引入strict mode

    React 从一开始就引入 strict mode 是一个很好的实践，它可以帮助开发者在开发过程中尽早发现潜在的问题并进行调试。Strict mode 是 React 16 中引入的一个开发工具，它可以在组件树中的任何位置启用，以帮助开发者识别一些不安全的做法、过时的 API 使用、副作用产生的警告等。

    Strict mode 在开发环境下对组件进行额外的检查，并在控制台中输出相关的警告信息。它可以帮助开发者发现一些潜在的问题，例如不安全的生命周期方法使用、过时的 API 使用、意外的副作用等。Strict mode 不会在生产环境中产生任何影响，它仅用于开发和调试阶段。

    使用 strict mode 可以带来以下好处：

    1. 组件会额外重新渲染一次，以帮助发现由于不纯的渲染引起的 bug。
    2. Effect 会额外运行一次，以帮助发现由于缺少 Effect 清理而引起的 bug。
    3. 组件会被检查是否使用了过时的 API。

    在整个应用中启用 strict mode 的方法如下：

    import { StrictMode } from 'react';
import { createRoot } from 'react-dom/client';

const root = createRoot(document.getElementById('root'));
root.render(
  <StrictMode>
    <App />
  </StrictMode>
);

    如果只想在应用的一部分启用 strict mode，可以将其包裹在相应的组件中：

    import { StrictMode } from 'react';

function App() {
  return (
    <>
      <Header />
      <StrictMode>
        <main>
          <Sidebar />
          <Content />
        </main>
      </StrictMode>
      <Footer />
    </>
  );
}

    通过在开发过程中使用 strict mode，可以帮助开发者尽早发现并修复潜在的问题，提高应用的质量和稳定性。

    Learn more:

    1. – React
    2. React18 严格模式（Strict Mode） | 全栈小册
    3. Strict Mode – React

  • 大型语言模型能否解决编程范例？

    近年来，大型语言模型（LLM）在代码生成领域取得了显著的成功。那么，LLM 是否已经能够解决编程范例（PBE）问题呢？本文将深入探讨这个问题。

    编程范例：从示例中学习算法

    PBE 系统旨在从输入-输出示例中生成算法。从最终用户的角度来看，PBE 系统已经应用于数百万用户，例如微软 Excel 中的 FlashFill 功能。从人工智能的角度来看，PBE 对应于一种非常普遍的少样本归纳推理形式。

    传统的 PBE 系统通常使用特定领域的语言（DSL）来限制搜索空间，从而提高效率。然而，DSL 的局限性在于其表达能力有限，无法涵盖通用编程语言所能表达的全部计算功能。

    大型语言模型的潜力

    LLM 拥有强大的代码生成能力，可以生成通用编程语言（如 Python）的代码，这为 PBE 系统提供了新的可能性。如果 LLM 能够解决 PBE 问题，那么它将能够在更广泛的领域中应用，并提升 PBE 系统的灵活性和适用性。

    实验结果：取得进展，但仍有不足

    研究人员对三种不同的 PBE 领域进行了实验，包括列表函数、文本编辑和 LOGO/Turtle 图形编程。结果表明，虽然预训练模型在 PBE 任务中表现不佳，但通过微调，LLM 的性能可以显著提升，尤其是在测试问题与训练数据分布一致的情况下。

    在列表函数领域，微调后的 LLM 超越了 Rule 等人 (2024) 提出的最佳符号搜索基线，以及 Shi 等人 (2023) 提出的最佳神经符号搜索方法，甚至超越了 GPT4。

    在文本编辑领域，微调后的 LLM 超越了 FlashFill 的性能，并接近 FlashFill++ 的水平。

    在 LOGO/Turtle 图形编程领域，微调后的 LLM 解决了 90% 的测试集问题，超越了 DreamCoder 等系统。

    然而，实验也发现，微调后的 LLM 在测试数据分布与训练数据分布不一致的情况下，性能会显著下降。例如，在 LOGO 图形编程领域，当测试数据包含手写图形时，模型的性能明显下降。

    理解 LLM 的成功与失败

    研究人员发现，LLM 的成功与否并非取决于程序的大小或先验描述长度，而是与后验描述长度密切相关。这表明，微调后的 LLM 并非简单地从先验分布中采样，而是根据输入-输出示例调整了其分布。

    适应性：缩小领域差距

    为了解决 LLM 的泛化能力不足问题，研究人员提出了一种适应性方法。该方法利用未标记的测试数据来调整 LLM 的分布，从而提高其在不同领域中的泛化能力。

    实验结果表明，适应性方法可以有效地提高 LLM 的性能，尤其是在 LOGO 图形编程领域，适应性方法将解决问题的数量提高了三倍。

    未来方向：探索更强大的 PBE 系统

    尽管 LLM 在 PBE 领域取得了显著进展，但仍存在一些局限性。例如，LLM 的计算成本较高，并且在处理超出训练数据分布的问题时容易出现错误。

    未来的研究方向包括：

    • 探索更小的神经网络，以降低计算成本。
    • 研究网络压缩和蒸馏技术，以提高 LLM 的效率。
    • 进一步研究 LLM 的工作机制，以更好地理解其成功与失败的原因。
    • 探索更强大的 PBE 系统，例如结合自调试和代码排序技术。

    总结

    LLM 在 PBE 领域取得了显著进展，但仍有改进的空间。未来的研究将继续探索更强大、更实用的 PBE 系统，为人工智能领域带来新的突破。

    参考文献

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    Q: 这篇论文试图解决什么问题？

    A: 这篇论文探讨了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在解决编程示例（Programming-by-Example，PBE）问题方面的有效性。PBE 旨在从输入输出示例中生成算法。这项研究的目的是评估 LLMs 是否能够“解决”PBE 问题，即是否能够有效地从少量示例中推断出能泛化到新输入的程序，而不依赖于自然语言的指导。

    具体来说，论文试图回答以下几个问题：

    1. LLMs 在 PBE 任务上的表现如何？ 研究者通过在列表、字符串操作和图形编程等经典和非经典领域进行实验，评估了预训练模型在 PBE 上的有效性。
    2. 预训练模型与经过微调的模型在 PBE 上的差异是什么？ 研究者发现预训练模型在 PBE 上表现不佳，但通过微调可以显著提高性能，尤其是在测试问题与微调数据在相同分布的情况下。
    3. 什么因素导致这些模型在 PBE 中成功或失败？ 论文通过实证分析，探讨了模型成功和失败的原因，比如程序大小、先验和后验描述长度等。
    4. 如何实现更好的跨分布泛化？ 研究者提出了一种算法，通过使用少量未标记的数据集来适配 LLMs，以缩小域差距，从而提高模型在不同分布问题上的表现。
    5. LLMs 在 PBE 任务上的潜力和局限性是什么？ 论文不仅探讨了 LLMs 在 PBE 上取得的进展，还指出了它们在某些方面仍然存在的不足。

    总的来说，论文试图通过实验和分析，评估 LLMs 在解决 PBE 任务方面的能力和局限，并探索提高模型泛化能力的方法。

    Q: 有哪些相关研究？

    A: 论文中提到了多项相关研究，以下是一些主要的相关工作：

    1. FlashFill [2, 4]: 一个在电子表格中自动执行字符串处理操作的系统，使用输入输出示例来合成字符串操作宏。
    2. DeepCoder [33]: 一个利用深度学习的程序合成系统，通过示例来指导代码生成。
    3. LambdaBeam [12]: 一个神经程序搜索系统，使用高阶函数和Lambda表达式。
    4. GPT-4 [16]: OpenAI 发布的一个大型语言模型，用于代码生成任务。
    5. DreamCoder [44]: 一个程序合成系统，使用唤醒-睡眠库学习来引导程序合成。
    6. Self-Instruct [30]: 一种通过自我生成指令来对齐语言模型的方法。
    7. Wake-Sleep 算法 [31]: 一种用于无监督神经网络的算法。
    8. RobustFill [18]: 一个在有噪声输入/输出下进行程序学习的系统。
    9. Codet [21]: 一个代码生成系统，通过生成测试来指导代码生成。
    10. Parsel [23]: 一个通过语言模型进行算法推理的系统。
    11. SpreadsheetCoder [5]: 一个用于从半结构化上下文中预测公式的系统。
    12. LOGO/Turtle 图形编程 [42]: 一个用于合成生成目标图像的程序的系统。

    这些研究涵盖了从传统的符号搜索方法到利用神经网络和大型语言模型的现代程序合成技术。论文通过与这些相关工作的比较，展示了 LLMs 在 PBE 任务上的潜力和存在的挑战。

    Q: 论文如何解决这个问题？

    A: 论文通过以下步骤和方法解决大型语言模型（LLMs）在编程示例（PBE）问题上的应用和效果评估：

    1. 实验设计：在列表操作、字符串处理和图形编程（LOGO/Turtle）等不同领域进行实验，以测试LLMs在多种编程任务上的表现。
    2. 基本提示（Basic prompting）：使用预训练模型直接从输入输出示例生成程序，通过提示（prompting）方式进行。
    3. 微调（Fine-tuning）：为了提高性能，论文提出使用微调方法。这包括从小型手动构建的种子数据集开始，然后通过LLM生成新的程序和输入，通过执行程序来获取输出，从而构建一个用于微调的数据集。
    4. 自举数据生成：使用种子数据集通过LLM生成大量训练数据，这些数据随后用于微调LLM，使其能够根据输入输出生成程序。
    5. 适应性（Adaptation）：为了解决模型在新分布问题上的泛化能力不足，提出了一种适应性算法，通过迭代预训练、测试和将解决的问题添加回种子数据集来进行模型适应。
    6. 性能评估：通过与现有的符号搜索算法和商业系统（如FlashFill）进行比较，评估微调后的LLM在各个领域内的性能。
    7. 成功与失败的原因分析：研究了影响LLM在PBE任务中成功或失败的因素，包括程序大小、先验和后验描述长度等。
    8. 跨分布泛化（Out-of-distribution generalization）：探讨了LLM在训练数据分布之外的问题上的泛化能力，并使用适应性方法来提高这种能力。
    9. 实验结果：展示了微调后的LLM在各个领域的测试集上的性能，以及与现有技术的比较。
    10. 讨论与展望：基于实验结果，讨论了LLM在PBE任务中的潜力和局限性，并对未来的研究方向提出了展望。

    通过这些方法，论文不仅评估了LLMs在PBE任务上的能力，还提出了提高其性能和泛化能力的具体策略。

    Q: 论文做了哪些实验？

    A: 论文中进行了一系列实验来评估大型语言模型（LLMs）在编程示例（PBE）任务上的表现。以下是实验的主要内容：

    1. 领域选择：实验涵盖了三个不同的领域：列表函数、文本编辑宏和图形程序设计（LOGO/Turtle）。
    2. 数据集准备：为每个领域准备了种子数据集，并使用这些种子数据集通过LLM生成大量训练数据。
    3. 微调模型：使用生成的数据集对DeepSeekCoder LLM进行微调，以提高其在特定PBE任务上的性能。
    4. 性能评估：
      • 在列表函数领域，使用了Rule等人2024年的数据集和Shi等人2023年的数据集。
      • 在文本编辑领域，使用了SyGuS问题和PROSE问题数据集。
      • 在图形程序设计领域，使用了Wong等人的LOGO/Turtle程序数据集。
    5. 基本提示方法：通过给定输入输出示例，直接使用预训练的LLM生成程序。
    6. 微调方法：评估微调后的LLM在各种PBE任务上的性能，包括列表函数、文本编辑和图形设计任务。
    7. 适应性方法：测试了适应性算法，通过在不同分布的问题上进行迭代训练，以提高模型在新问题上的泛化能力。
    8. 跨分布泛化测试：在训练和测试数据分布不一致的情况下，评估模型的泛化能力。
    9. 成功与失败因素分析：分析了影响模型成功或失败的因素，如程序大小、先验和后验描述长度。
    10. 与现有技术比较：将微调后的LLM与现有的符号搜索算法和商业系统（如FlashFill）进行比较。
    11. 定量结果分析：通过定量分析，展示了微调模型在各个领域的性能，包括解决问题的百分比和所需的搜索预算。
    12. 定性结果分析：提供了微调模型生成的程序示例，以及它们在特定任务上的表现。

    这些实验结果表明，经过微调的LLM在PBE任务上取得了显著的进步，尤其是在特定领域内。同时，实验也揭示了模型在跨分布泛化方面的局限性，并提出了改进策略。

    Q: 有什么可以进一步探索的点？

    A: 论文中提出了一些可以进一步探索的点，以下是几个主要的研究方向：

    1. 更小的神经网络模型：研究者提到使用7B到33B大小的神经网络进行PBE可能对大多数终端用户不实用。因此，研究更小的神经网络模型及其在PBE任务上的有效性是一个重要的方向。
    2. 网络压缩和蒸馏：对于微调后的模型，研究网络压缩和蒸馏技术，以减少模型大小并提高效率，同时保持或提高性能。
    3. 自调试策略：尽管论文没有探索自调试策略，但这些策略可能有助于提高PBE的性能。研究如何让LLM尝试调试自己生成的代码，以改进不通过测试用例的代码。
    4. 代码生成排名方法：研究不同的方法来从LLM生成的程序集合中选择输出，这可能比简单的基于示例过滤更复杂。
    5. 提高跨分布泛化能力：尽管适应性方法在一定程度上提高了模型的泛化能力，但需要进一步研究如何更有效地处理分布外问题。
    6. 深入理解模型成功和失败的原因：研究者发现后验似然是预测模型成功的一个重要因素，但需要更深入地理解特定问题如何影响神经网络的后验分布。
    7. 更广泛的PBE任务和领域：扩展PBE任务的范围，探索LLMs在更多不同领域和更复杂的编程任务上的表现。
    8. 实际部署和用户研究：将PBE系统部署到实际环境中，并进行用户研究，以评估其在现实世界中的有效性和可用性。
    9. 与其他AI技术的集成：探索将LLMs与其他AI技术（如强化学习或元学习）结合，以进一步提高PBE系统的性能。
    10. 模型的可解释性和透明度：提高LLMs在PBE任务中的可解释性，以便更好地理解其决策过程。
    11. 模型的健壮性和安全性：研究如何提高模型在面对错误输入或恶意攻击时的健壮性和安全性。

    这些方向可以帮助研究者更深入地理解LLMs在PBE任务上的能力，并推动该领域的进一步发展。

    Q: 总结一下论文的主要内容

    A: 这篇论文的主要内容可以总结如下：

    1. 研究背景：编程示例（Programming-by-Example，PBE）是一种通过输入输出示例生成算法的技术。PBE对于用户和AI领域都具有重要意义，因为它涉及到从少量示例中进行归纳推理，而不需要自然语言的指导。
    2. 研究目的：论文探讨了大型语言模型（LLMs）在PBE任务上的表现，并评估它们是否能够“解决”PBE问题。
    3. 实验设计：研究者在列表操作、字符串处理和图形编程（LOGO/Turtle）等不同领域进行实验，以测试预训练和微调后的LLMs在PBE任务上的有效性。
    4. 方法论：
      • 基本提示：直接使用预训练模型根据输入输出示例生成程序。
      • 微调：通过自举方法从小型种子数据集生成大量训练数据，然后微调LLM以提高性能。
      • 适应性：提出一种算法，通过迭代预训练、测试和将解决的问题添加回种子数据集来适应新的分布。
    5. 实验结果：
      • 微调后的模型在列表函数、文本编辑和图形设计任务上表现出色，超过了现有的符号搜索算法和商业系统。
      • 微调模型通常需要多次尝试才能生成正确的程序，但相比传统方法，所需的搜索空间较小。
      • 模型在跨分布泛化上存在挑战，但适应性方法能够在一定程度上提高其性能。
    6. 分析与讨论：
      • 研究者分析了影响模型成功或失败的因素，发现后验描述长度是预测成功的重要因素。
      • 论文讨论了LLMs在PBE任务上的潜力和局限性，并提出了未来研究方向。
    7. 结论：LLMs在PBE任务上取得了显著进展，能够解决多种编程问题，但仍然存在一些挑战，特别是在跨分布泛化方面。
    8. 相关工作：论文还讨论了与PBE相关的其他研究工作，包括传统的符号搜索方法、LLMs作为归纳推理器的应用，以及自我调试和代码排名方法。
    9. 局限性：论文指出了研究的局限性，包括模型大小对于实际部署的挑战，以及对于模型成功和失败原因理解的深度。
    10. 未来工作：提出了未来研究的方向，如探索更小的网络模型、提高跨分布泛化能力、深入理解模型的决策过程等。

    论文通过一系列实验和分析，展示了LLMs在PBE任务上的应用潜力，并为未来的研究提供了方向。

  • 下一代数据库接口：基于大型语言模型的文本转 SQL

    近年来，自然语言处理领域取得了长足进步，而文本转 SQL 作为其中的一个重要任务，旨在将自然语言问题转换为可执行的 SQL 查询，为用户提供便捷的数据访问方式。本文将深入探讨基于大型语言模型 (LLM) 的文本转 SQL 技术，全面概述其发展历程、面临的挑战以及未来的发展方向。

    文本转 SQL 的演进之路

    文本转 SQL 技术的发展历程可以概括为四个阶段：

    1. 基于规则的方法： 早期的文本转 SQL 系统主要依靠人工编写的规则和启发式算法，通过复杂的特征工程和领域知识将自然语言问题映射到 SQL 查询。这种方法在特定领域取得了一定成功，但缺乏灵活性，难以处理复杂多样的问题。

    2. 基于深度学习的方法： 深度学习的兴起为文本转 SQL 带来了新的机遇。研究人员开始使用循环神经网络 (RNN) 和 Transformer 等模型，自动学习自然语言问题到 SQL 查询的映射关系。例如，RYANSQL 引入了中间表示和基于草图的槽填充技术，有效地处理了复杂问题并提升了跨领域泛化能力。

    3. 基于预训练语言模型的方法： 预训练语言模型 (PLM) 在文本转 SQL 领域展现出强大的优势。PLM 在海量文本数据上预训练，能够学习到丰富的语义表示和语言理解能力。通过将 PLM 在文本转 SQL 数据集上微调，研究人员能够利用其强大的语言理解能力生成准确的 SQL 查询。例如，BERT 和 RoBERTa 等 PLM 在文本转 SQL 任务中取得了显著的性能提升。

    4. 基于大型语言模型的实现： 大型语言模型 (LLM) 凭借其强大的文本生成能力，在近年来引起了广泛关注。研究人员开始探索将 LLM 应用于文本转 SQL 任务，利用其丰富的知识和生成能力来生成准确的 SQL 查询。例如，GPT 系列模型在文本转 SQL 任务中展现出良好的性能，并通过提示工程和监督微调等方法进一步提升了模型的准确性。

    文本转 SQL 的挑战

    尽管文本转 SQL 技术取得了显著进展，但仍面临着一些挑战，阻碍着其发展成为更加强大和通用的系统：

    1. 语言复杂性和歧义性： 自然语言问题往往包含复杂的语言结构，例如嵌套从句、指代和省略等，给准确映射到 SQL 查询带来了挑战。此外，自然语言本身具有歧义性，同一个问题可能存在多种解释。解决这些歧义并理解问题背后的意图需要强大的语言理解能力，以及整合上下文和领域知识的能力。

    2. 模式理解和表示： 为了生成准确的 SQL 查询，文本转 SQL 系统需要全面理解数据库模式，包括表名、列名以及表之间的关系。然而，数据库模式可能非常复杂，并且在不同领域之间存在很大差异。将模式信息以一种有效的方式表示和编码，以便文本转 SQL 模型能够有效利用，是一个具有挑战性的任务。

    3. 罕见和复杂的 SQL 操作： 一些 SQL 查询涉及罕见或复杂的运算，例如嵌套子查询、外连接和窗口函数等。这些运算在训练数据中出现频率较低，给文本转 SQL 模型准确生成带来了挑战。设计能够处理各种 SQL 运算，包括罕见和复杂运算的模型，是一个重要的考虑因素。

    4. 跨领域泛化： 文本转 SQL 模型通常难以跨不同数据库模式和领域进行泛化。在特定领域训练的模型可能无法在其他领域的问题上表现良好，因为不同领域在词汇、模式结构和问题模式方面存在差异。开发能够有效适应新领域，并只需进行少量微调或领域特定训练数据的模型，是一个持续的挑战。

    文本转 SQL 的基准数据集和评估指标

    为了评估文本转 SQL 模型的性能，研究人员开发了各种基准数据集和评估指标。

    A. 数据集:✅

    常用的文本转 SQL 数据集主要分为两类：

    • 原始数据集： 这些数据集通常包含一个数据库，并为其标注了自然语言问题和对应的 SQL 查询。例如，Spider、WikiSQL 和 DuSQL 等数据集。
    • 后标注数据集： 这些数据集是在现有数据集和数据库的基础上，通过特殊处理进行标注而成的。例如，Spider-Realistic 和 ADVETA 等数据集。

    B. 评估指标:✅

    常用的文本转 SQL 评估指标主要有：

    • 基于内容匹配的指标： 这些指标通过比较生成的 SQL 查询与真实 SQL 查询的结构和语法相似性来评估模型性能。例如，组件匹配 (CM) 和精确匹配 (EM) 等指标。
    • 基于执行结果的指标： 这些指标通过比较在目标数据库上执行生成的 SQL 查询所获得的结果与预期结果来评估模型的正确性。例如，执行准确率 (EX) 和有效效率得分 (VES) 等指标。

    基于大型语言模型的文本转 SQL 方法

    基于大型语言模型的文本转 SQL 方法主要分为两种范式：

    A. 上下文学习 (ICL):✅

    上下文学习是指通过提示工程来引导大型语言模型生成 SQL 查询。常见的上下文学习方法包括：

    • 简单提示： 这种方法直接将自然语言问题、数据库模式和指令拼接在一起，作为模型的输入。
    • 分解： 将复杂问题分解为更简单的子问题，并利用多步推理来生成 SQL 查询。
    • 提示优化： 通过优化提示的质量和数量，以及引入外部知识和提示，来提升模型的性能。
    • 推理增强： 利用链式思维 (CoT) 和最少到最多 (Least-to-Most) 等推理技术，来增强模型的推理能力。
    • 执行细化： 将执行结果作为反馈，来指导模型生成更准确的 SQL 查询。

    B. 微调：✅

    微调是指在文本转 SQL 数据集上对大型语言模型进行微调，以提升其生成 SQL 查询的能力。常见的微调方法包括：

    • 增强模型架构： 通过改进模型架构，例如使用 CLLMs 等模型，来提升模型的推理速度。
    • 数据增强： 通过增加训练数据，例如使用 DAIL-SQL 等方法，来提升模型的泛化能力。
    • 预训练： 通过在代码数据上对模型进行预训练，例如使用 CodeS 等方法，来提升模型的代码生成能力。
    • 分解： 将文本转 SQL 任务分解为多个子任务，并对每个子任务进行单独的微调，例如使用 DTS-SQL 等方法。

    未来展望

    尽管基于大型语言模型的文本转 SQL 技术取得了显著进展，但仍存在一些挑战需要克服：

    A. 真实世界应用中的鲁棒性:✅

    • 现实世界中的用户问题可能存在非标准化表达，例如同义词、拼写错误和模糊表达等。
    • 现实世界中的数据库可能包含非标准化数据，例如表名和列名可能与实际内容不一致。
    • 现实世界中的数据规模可能较小，导致模型难以学习到足够的知识。

    B. 计算效率:✅

    • 处理复杂数据库时，模型的输入长度可能过长，导致计算成本过高。
    • 上下文学习方法可能需要多次调用模型，导致计算成本过高。
    • 模型的推理速度可能较慢。

    C. 数据隐私和可解释性:✅

    • 使用私有模型进行文本转 SQL 任务可能存在数据泄露的风险。
    • 模型的决策过程难以解释。

    D. 扩展:✅

    • 将文本转 SQL 技术扩展到其他代码生成任务，例如自然语言到代码 (NL2Code) 任务。
    • 将文本转 SQL 技术扩展到其他问答任务，例如基于知识的问答 (KBQA) 任务。

    希望本文能够为读者提供一个关于基于大型语言模型的文本转 SQL 技术的全面概述，并激发未来研究的灵感。

    Q: 这篇论文试图解决什么问题？

    A: 这篇论文是一项关于基于大型语言模型（LLM）的文本到SQL（Text-to-SQL）接口的综述研究。它试图解决的主要问题是如何在自然语言处理（NLP）领域内，提高将自然语言问题转换为可执行SQL查询的准确性和效率。具体来说，论文关注以下几个方面：

    1. 用户问题理解：准确理解用户的自然语言问题，并将其转换为与SQL查询相对应的语义表示。
    2. 数据库架构理解：理解数据库的表格和列结构，以及它们之间的关系，从而识别出与用户问题相匹配的数据库组件。
    3. SQL生成：结合上述理解，生成正确的SQL查询语句，以便在数据库中执行并检索出所需的答案。

    论文指出，尽管已有的基于预训练语言模型（PLM）的文本到SQL系统取得了一定的进展，但面对现代数据库的复杂性和用户问题的挑战性，这些系统在理解能力上存在局限性，可能导致生成错误的SQL。因此，需要更复杂和定制化的优化方法，这又限制了基于PLM的系统的应用。

    为了克服这些限制，论文提出了利用大型语言模型（LLM）的实现，因为LLM在模型规模不断扩大的情况下，展现出了显著的自然语言理解能力。将LLM集成到文本到SQL研究中，可以带来独特的机遇、挑战和解决方案。

    此外，论文还对当前文本到SQL研究的挑战、发展过程、数据集、评估指标、最新进展以及未来方向进行了全面的回顾和讨论。

    Q: 有哪些相关研究？

    A: 论文中提到了多项与基于大型语言模型（LLM）的文本到SQL（Text-to-SQL）相关的研究。以下是一些代表性的研究工作：

    1. Spider: 提供了一个大规模的人类标注数据集，用于复杂和跨域的语义解析和文本到SQL任务（[13]）。
    2. WikiSQL: 通过强化学习生成结构化查询的方法（[14]）。
    3. DuSQL: 提出了一个大规模的实用中文文本到SQL数据集（[34]）。
    4. CoSQL: 构建了一个对话式数据库查询系统，探索了上下文依赖的SQL生成（[35]）。
    5. BIRD: 一个跨域数据集，通过领域专家标注了每个文本到SQL样本的外部知识（[33]）。
    6. SParC: 探索了上下文依赖SQL生成，构建了模拟的有意义的交互，包括相互关联的子问题，以辅助SQL生成（[43]）。
    7. DIN-SQL: 提出了一种分解的上下文学习方法，包括模式链接、分类与分解、SQL生成和自我校正模块（[7]）。
    8. Codex: 作为一个大型语言模型，被用于执行代码生成任务，包括文本到SQL（[67]）。
    9. GPT系列: 作为大型语言模型的代表，被用于文本到SQL任务，展示了生成连贯和流畅文本的能力（[77], [78]）。
    10. PET-SQL: 提出了一个增强的两阶段框架，用于指导LLM生成初步SQL，然后基于执行结果进行细化（[60]）。
    11. C3: 一个零样本文本到SQL方法，使用清晰的提示和校准偏差提示来指导SQL生成（[30]）。
    12. ACT-SQL: 利用自动生成的思维链（Chain-of-Thought）来增强文本到SQL的上下文学习能力（[49]）。

    这些研究涵盖了从数据集的构建、模型的预训练、特定任务的微调，到具体的文本到SQL方法的开发等多个方面。论文通过这些相关工作，展示了文本到SQL领域的研究进展和挑战，并为未来的研究方向提供了参考。

    Q: 论文如何解决这个问题？

    A: 论文通过以下几个方面来解决文本到SQL（Text-to-SQL）的问题：

    1. 综述现状：首先，论文提供了对现有文本到SQL挑战和研究进展的全面概述，包括从基于规则的方法、深度神经网络到预训练语言模型（PLMs）和大型语言模型（LLMs）的发展历程。
    2. 数据集和评估指标：介绍了用于评估文本到SQL系统的数据集和基准，讨论了它们的特点、复杂性以及对系统开发和评估的挑战。同时，提出了用于评估LLM-based Text-to-SQL系统性能的评估指标，如准确性、精确度和执行正确性。
    3. 方法和模型分析：探索了不同的方法和模型，包括上下文学习（In-context Learning）和基于微调（Fine-tuning）的范式。讨论了它们的实现细节、优势以及针对文本到SQL任务的特定适应性。
    4. 挑战和未来方向：讨论了当前LLM-based Text-to-SQL的挑战和局限性，如现实世界的鲁棒性、计算效率、数据隐私和扩展性，并概述了潜在的未来研究方向和改进机会。
    5. 提出解决方案：针对上述挑战，论文提出了一系列解决方案，包括：
      • 问题理解：通过改进LLMs对用户问题的理解能力，确保生成的SQL查询与用户意图对齐。
      • 架构优化：设计更高效的模型架构，以提高SQL生成的速度和减少计算资源消耗。
      • 数据增强：开发数据增强方法，以解决数据稀缺问题，并提高模型对不同领域和语言的泛化能力。
      • 隐私保护：探索本地微调方法，减少使用专有API带来的数据隐私风险。
      • 解释性：提高模型的可解释性，以便更好地理解和信任模型的决策过程。
    6. 案例研究：通过分析具体的LLM-based Text-to-SQL实现案例，论文展示了这些方法如何解决实际问题，并指出了它们的优势和潜在的改进空间。
    7. 未来研究方向：最后，论文提出了对未来研究方向的期望，包括对现实世界应用的鲁棒性、计算效率、数据隐私和可解释性等方面的进一步研究。

    通过这些综合性的方法，论文旨在为文本到SQL领域的研究者提供一个清晰的研究现状概述，并激励未来的研究工作，以推动该领域的发展。

    Q: 论文做了哪些实验？

    A: 根据您提供的文档内容，这篇论文是一篇综述性质的研究，它主要关注于大型语言模型（LLM）在文本到SQL（Text-to-SQL）任务中的应用、挑战和未来方向。综述论文通常不会包含原始的实验数据或实验设计，而是对现有文献和研究成果进行分析和讨论。

    然而，论文中可能包含了以下类型的“实验”或评估工作：

    1. 系统评估：分析和讨论了现有的文本到SQL系统，包括它们在特定数据集上的性能和准确性。
    2. 方法比较：比较了不同的方法和模型，例如上下文学习（In-context Learning）和微调（Fine-tuning）范式在文本到SQL任务中的效果。
    3. 数据集分析：对用于评估文本到SQL系统的数据集进行了详细的介绍和分析，包括它们的特点、复杂性和挑战。
    4. 性能指标评估：讨论了用于评估LLM-based Text-to-SQL系统性能的指标，如准确性、精确度和执行正确性，并可能对这些指标的应用进行了说明。
    5. 案例研究：可能包含了对特定系统或方法的深入分析，这些可以被视为一种“实验性”的评估，尽管它们可能基于先前研究的实验结果。
    6. 未来研究方向：提出了对未来可能的研究方向和预期的实验或评估工作的讨论。

    请注意，具体的实验细节、结果和结论需要查阅原始的研究报告或论文。综述论文的目的是通过整合和分析现有的知识，为读者提供该领域的全面视角，而不是提供新的实验结果。

    Q: 有什么可以进一步探索的点？

    A: 根据论文内容，以下是一些可以进一步探索的点：

    1. 真实世界应用的鲁棒性：尽管在特定数据集上取得了进展，但文本到SQL系统在真实世界应用中的鲁棒性仍然不足。未来的研究可以探索如何提高系统对于用户问题多样性和复杂性的适应能力。
    2. 计算效率：随着数据库复杂性的增加，如何提高文本到SQL系统的计算效率，尤其是在处理大型数据库时，是一个重要的研究方向。
    3. 数据隐私和可解释性：在处理敏感数据时，如何保护数据隐私并提高模型的可解释性，以便用户可以理解和信任模型的决策过程。
    4. 多语言和多模态场景：探索文本到SQL系统在多语言和多模态输入（如结合语音或图像）中的应用，以支持更广泛的用户群体和使用场景。
    5. 预训练和微调方法：研究更有效的预训练和微调策略，以提高模型在特定任务上的性能，并减少对大量标注数据的依赖。
    6. 知识增强：通过整合外部知识库或使用知识图谱，增强文本到SQL系统的知识理解和推理能力。
    7. 交互式和对话式系统：开发交互式或对话式文本到SQL系统，允许用户与系统进行更自然的交流，以更准确地表达查询需求。
    8. 错误分析和调试：研究系统生成错误SQL查询的原因，并开发有效的错误分析和调试工具，以提高系统的可靠性。
    9. 跨领域泛化能力：提高模型在不同数据库领域间的泛化能力，使其能够处理更广泛的应用场景。
    10. 实时性能和可扩展性：研究如何优化模型以满足实时性能要求，并确保系统可以扩展到更大规模的数据库和更复杂的查询。
    11. 用户意图理解：深入研究用户意图的理解，包括处理模糊、多义或不完整的用户问题。
    12. 模型压缩和加速：探索模型压缩和加速技术，以便于在资源受限的环境中部署文本到SQL系统。

    这些探索点可以帮助推动文本到SQL领域的研究进展，并为实际应用提供更高效、更准确、更安全的解决方案。

    Q: 总结一下论文的主要内容

    A: 这篇论文是一项关于基于大型语言模型（LLM）的文本到SQL（Text-to-SQL）接口的综合综述。以下是论文的主要内容概述：

    1. 问题背景：介绍了文本到SQL任务的重要性和挑战性，指出了用户问题理解、数据库架构理解、SQL生成等关键环节。
    2. 研究进展：概述了文本到SQL研究的发展历程，包括从基于规则的方法、深度神经网络到预训练语言模型（PLMs）和大型语言模型（LLMs）的演进。
    3. 数据集与评估：详细介绍了用于评估文本到SQL系统的数据集和基准，以及用于衡量系统性能的评估指标。
    4. 方法与模型：系统分析了基于LLM的文本到SQL的最新进展，包括上下文学习（In-context Learning）和微调（Fine-tuning）等方法。
    5. 挑战与机遇：讨论了LLM在文本到SQL任务中面临的挑战，如真实世界应用的鲁棒性、计算效率、数据隐私和可解释性等。
    6. 未来方向：提出了对未来研究方向的期望，包括提高模型的泛化能力、优化计算效率、保护数据隐私、增强模型的可解释性等。
    7. 案例研究：通过分析具体的LLM-based Text-to-SQL实现案例，展示了这些方法如何解决实际问题，并指出了它们的优势和潜在的改进空间。
    8. 综述结论：总结了文本到SQL领域的研究现状，并强调了LLM在推动该领域发展中的潜力和价值。

    论文通过这些内容，为读者提供了一个清晰的文本到SQL研究领域的全景视图，并指出了未来研究的潜在方向。

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