为本地运行的大语言模型注入外部知识库

在上一篇文章中，我们探讨了如何在本地运行一个大语言模型，并解决了计算资源和模型选择的问题。然而，仅仅依赖预训练的模型往往是不够的，因为它们不可能覆盖所有的领域和最新的知识。为了提升模型的回答质量和准确性，为模型提供外部知识库是至关重要的一步。

为什么需要外部知识库？

大语言模型，如GPT-3，是通过大量的互联网文本数据进行训练的。这意味着模型对于2021年之前的知识有很好的理解，但对于之后的新信息，除非重新训练模型，否则模型可能无法获取。此外，对于某些特定领域的知识，如医学、法律或金融，模型可能不够专业。因此，为模型提供外部知识库可以帮助模型更好地回答这些领域的问题，以及跟上最新的信息。

如何为模型提供外部知识库？

1. 知识蒸馏：这是一种将外部知识库中的知识“蒸馏”到模型中的方法。首先，我们需要从知识库中提取关键信息，然后使用这些知识来训练一个小型模型。这个小型模型可以理解并回答与知识库相关的问题。最后，我们可以使用这个小模型来指导大模型的训练，使大模型具备更多的专业知识。
2. 上下文增强：当模型回答问题时，我们可以为其提供与问题相关的外部知识作为上下文。这样，模型就可以利用这些知识来生成更准确的回答。

实例

假设我们有一个关于医学的外部知识库，并且我们想要模型能够回答与医学相关的问题。我们可以按照以下步骤操作：

1. 提取医学知识：从知识库中提取与医学相关的关键信息，如疾病名称、症状、治疗方法等。
2. 生成问题-答案对：使用提取的信息生成一系列的问题-答案对。例如，“什么是糖尿病？”-“糖尿病是一种由于胰岛素分泌不足或作用受损导致的代谢性疾病。”
3. 训练小型模型：使用生成的问题-答案对来训练一个小型模型，如BERT或DistilBERT。
4. 知识蒸馏：使用小型模型来指导大模型的训练。每当大模型被问到与医学相关的问题时，我们可以先让小型模型生成一个答案，然后使用这个答案来指导大模型的训练。

注意事项

• 数据质量：确保外部知识库中的数据是准确和可靠的。错误的数据可能导致模型产生误导性的回答。
• 版权问题：在使用外部知识库时，确保你有权使用其中的数据。可能需要获得数据所有者的许可或购买相应的版权。
• 模型更新：随着时间的推移，外部知识库可能会更新。因此，你需要定期更新模型以确保它包含最新的知识。

总之，为本地运行的大语言模型提供外部知识库可以显著提升其回答质量和准确性。通过遵循上述步骤和注意事项，你可以轻松地为你的模型注入外部知识，使其更加专业和有用。