OneGen: Efficient One-Pass Unified Generation and Retrieval for LLMs

📄 arXiv: 2409.05152v2 📥 PDF

作者: Jintian Zhang, Cheng Peng, Mengshu Sun, Xiang Chen, Lei Liang, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Huajun Chen, Ningyu Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-09-08 (更新: 2024-10-02)

备注: EMNLP 2024 Findings; code is available at https://github.com/zjunlp/OneGen

💡 一句话要点

OneGen：提出一种高效的单次前向统一生成与检索框架，提升LLM在复合任务上的性能。

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

关键词: 大型语言模型 生成式检索 检索增强生成 实体链接 单次前向传播

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在生成任务上取得了显著进展，但在直接处理检索任务方面仍存在局限性，而许多实际应用需要无缝集成检索和生成。
  2. OneGen框架通过自回归生成检索token，将生成和检索任务统一到一个LLM中，实现单次前向传播即可完成生成和检索。
  3. 实验表明，OneGen在RAG和实体链接等复合任务上表现出良好的可插拔性、有效性和效率，并在提升检索性能的同时保留了LLM的生成能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖高效的单次生成与检索框架（OneGen），旨在提升大型语言模型（LLM）在需要同时进行生成和检索任务上的性能。该框架通过自回归生成检索token，桥接了传统上生成和检索的独立训练方法，使得单个LLM能够在一次前向传播中同时处理这两项任务。我们在两种不同的复合任务，即检索增强生成（RAG）和实体链接上进行了实验，验证了OneGen在训练和推理中的可插拔性、有效性和效率。实验结果表明，在同一上下文中集成生成和检索，既保留了LLM的生成能力，又提高了检索性能。据我们所知，OneGen是首个使LLM能够在生成过程中进行向量检索的框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在生成任务上表现出色，但直接处理检索任务仍然具有挑战性。许多实际应用场景，例如检索增强生成（RAG）和实体链接，需要同时进行生成和检索。传统的做法是将生成和检索作为两个独立的任务分别训练，这导致效率低下，且难以优化两者之间的交互。

核心思路：OneGen的核心思想是将检索过程融入到LLM的生成过程中，通过自回归地生成检索token，使得LLM能够在生成文本的同时进行向量检索。这种统一的框架允许LLM在一次前向传播中同时完成生成和检索任务，从而提高了效率和性能。

技术框架：OneGen框架包含以下主要步骤：首先，将输入文本输入到LLM中。然后，LLM自回归地生成文本，并在需要进行检索时，生成特殊的检索token。这些检索token被用于从外部知识库中检索相关信息。最后，LLM将检索到的信息融入到生成过程中，继续生成最终的输出。整个过程在一个统一的框架中完成，无需额外的训练或后处理。

关键创新：OneGen最重要的创新点在于它首次实现了LLM在生成过程中进行向量检索。通过将检索token作为生成过程的一部分，OneGen能够将检索和生成任务无缝集成到一个统一的框架中。这与传统的将生成和检索作为独立任务处理的方法有本质区别。

关键设计：OneGen的关键设计包括：1) 使用特殊的检索token来触发检索过程；2) 设计合适的损失函数来优化检索token的生成；3) 选择合适的外部知识库和检索算法；4) 设计有效的机制将检索到的信息融入到生成过程中。具体的参数设置和网络结构取决于具体的应用场景和LLM的选择。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OneGen在RAG和实体链接任务上均取得了显著的性能提升。例如，在RAG任务上，OneGen相比于基线模型提高了X%的生成质量和Y%的检索准确率（具体数据请参考原论文）。此外，OneGen还表现出良好的可插拔性，可以方便地集成到不同的LLM中。这些结果验证了OneGen的有效性和效率。

🎯 应用场景

OneGen框架具有广泛的应用前景，例如检索增强生成（RAG）、实体链接、问答系统、对话系统等。它可以应用于需要同时进行生成和检索的任何场景，例如生成包含事实信息的文章、回答需要检索知识的问题、生成具有上下文信息的对话等。OneGen的实际价值在于提高LLM在这些任务上的性能和效率，并为未来的研究提供新的方向。

📄 摘要（原文）

Despite the recent advancements in Large Language Models (LLMs), which have significantly enhanced the generative capabilities for various NLP tasks, LLMs still face limitations in directly handling retrieval tasks. However, many practical applications demand the seamless integration of both retrieval and generation. This paper introduces a novel and efficient One-pass Generation and retrieval framework (OneGen), designed to improve LLMs' performance on tasks that require both generation and retrieval. The proposed framework bridges the traditionally separate training approaches for generation and retrieval by incorporating retrieval tokens generated autoregressively. This enables a single LLM to handle both tasks simultaneously in a unified forward pass. We conduct experiments on two distinct types of composite tasks, RAG and Entity Linking, to validate the pluggability, effectiveness, and efficiency of OneGen in training and inference. Furthermore, our results show that integrating generation and retrieval within the same context preserves the generative capabilities of LLMs while improving retrieval performance. To the best of our knowledge, OneGen is the first to enable LLMs to conduct vector retrieval during the generation.