BiomedRAG: A Retrieval Augmented Large Language Model for Biomedicine

📄 arXiv: 2405.00465v3 📥 PDF

作者: Mingchen Li, Halil Kilicoglu, Hua Xu, Rui Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-01 (更新: 2024-05-03)

💡 一句话要点

提出BiomedRAG，通过检索增强LLM解决生物医学领域知识更新和幻觉问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生物医学 检索增强生成 大型语言模型 信息提取 知识库

📋 核心要点

  1. 现有生物医学领域LLM面临知识更新困难和产生幻觉的问题，影响了其在实际应用中的可靠性。
  2. BiomedRAG通过直接将检索到的文档块输入LLM，避免了复杂的交叉注意力机制，简化了模型设计。
  3. 实验结果表明，BiomedRAG在多个生物医学NLP任务上优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）已迅速成为生物医学和医疗保健领域的重要资源。然而，这些模型面临生成不准确信息或产生幻觉等问题。检索增强生成为这些模型提供了一种更新知识和提高性能的解决方案。与先前使用专门的交叉注意力机制来帮助LLM编码检索文本的检索增强LM不同，BiomedRAG采用了一种更简单的方法，直接将检索到的基于块的文档输入到LLM中。这种直接的设计易于应用于现有的检索和语言模型，有效地绕过了检索文档中的噪声信息，尤其是在噪声密集型任务中。此外，我们展示了利用LLM来监督生物医学领域检索模型的潜力，使其能够检索帮助LM改进其预测的文档。实验表明，通过调整后的评分器，BiomedRAG在5个生物医学NLP任务中取得了优异的性能，包括信息提取（三元组提取、关系提取）、文本分类、链接预测和问答，利用了超过9个数据集。例如，在三元组提取任务中，BiomedRAG在GIT和ChemProt语料库上分别实现了81.42和88.83的micro-F1分数，优于其他三元组提取系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生物医学领域大型语言模型（LLM）在知识密集型任务中存在的知识更新滞后和产生幻觉的问题。现有方法，如直接微调LLM或使用复杂的交叉注意力机制融合检索信息，要么计算成本高昂，要么难以有效过滤检索到的噪声信息。

核心思路：BiomedRAG的核心思路是采用一种简单直接的检索增强生成方法，即直接将检索到的文档块作为LLM的输入。这种方法避免了复杂的交叉注意力机制，降低了计算复杂度，并且更易于应用于现有的检索和语言模型。同时，论文还探索了利用LLM来监督检索模型，使其能够检索更有助于LLM进行预测的文档。

技术框架：BiomedRAG的整体框架包括两个主要模块：检索模块和生成模块。首先，检索模块根据输入问题或文本，从生物医学知识库中检索相关的文档块。然后，将检索到的文档块与原始输入一起输入到LLM中，LLM根据这些信息生成答案或完成相应的任务。论文还提出了一种利用LLM监督检索模型的方法，通过LLM的反馈来优化检索模型的性能。

关键创新：BiomedRAG的关键创新在于其简单直接的检索增强方法，以及利用LLM监督检索模型。与现有方法相比，BiomedRAG避免了复杂的交叉注意力机制，降低了计算复杂度，并且更易于应用于现有的模型。利用LLM监督检索模型可以提高检索的准确性，从而进一步提升LLM的性能。

关键设计：论文中一个关键的设计是使用LLM来监督检索模型。具体来说，论文使用LLM对检索到的文档进行评分，并根据评分结果调整检索模型的参数。论文还探索了不同的损失函数和训练策略，以优化LLM和检索模型的性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

BiomedRAG在5个生物医学NLP任务和9个数据集上取得了优异的性能。例如，在三元组提取任务中，BiomedRAG在GIT和ChemProt语料库上分别实现了81.42和88.83的micro-F1分数，显著优于其他三元组提取系统。这些结果表明，BiomedRAG能够有效地利用检索到的知识来提高LLM在生物医学领域的性能。

🎯 应用场景

BiomedRAG在生物医学领域具有广泛的应用前景，例如辅助医生进行诊断和治疗方案制定、加速药物研发过程、提供个性化的健康咨询服务等。通过利用最新的生物医学知识，BiomedRAG可以提高医疗决策的准确性和效率，最终改善患者的健康状况。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have swiftly emerged as vital resources for different applications in the biomedical and healthcare domains; however, these models encounter issues such as generating inaccurate information or hallucinations. Retrieval-augmented generation provided a solution for these models to update knowledge and enhance their performance. In contrast to previous retrieval-augmented LMs, which utilize specialized cross-attention mechanisms to help LLM encode retrieved text, BiomedRAG adopts a simpler approach by directly inputting the retrieved chunk-based documents into the LLM. This straightforward design is easily applicable to existing retrieval and language models, effectively bypassing noise information in retrieved documents, particularly in noise-intensive tasks. Moreover, we demonstrate the potential for utilizing the LLM to supervise the retrieval model in the biomedical domain, enabling it to retrieve the document that assists the LM in improving its predictions. Our experiments reveal that with the tuned scorer,\textsc{ BiomedRAG} attains superior performance across 5 biomedical NLP tasks, encompassing information extraction (triple extraction, relation extraction), text classification, link prediction, and question-answering, leveraging over 9 datasets. For instance, in the triple extraction task, \textsc{BiomedRAG} outperforms other triple extraction systems with micro-F1 scores of 81.42 and 88.83 on GIT and ChemProt corpora, respectively.