RAG新突破:块状注意力机制实现超低延迟检索增强

简介: 检索增强生成(RAG)技术结合检索和生成模型,有效提升大型语言模型的知识获取能力。然而,高推理延迟限制了其在实时场景的应用。论文《Block-Attention for Low-Latency RAG》提出块状注意力机制,通过将输入序列划分为独立块并预先计算缓存KV状态,显著降低推理延迟。实验结果显示,该机制在保持模型准确性的同时,大幅提高了推理效率。

在人工智能和自然语言处理领域,检索增强生成(RAG)技术通过结合检索和生成模型,为大型语言模型(LLM)提供了一种有效的知识获取途径。然而,RAG在实际应用中面临的一个主要挑战是其较高的推理延迟,这限制了其在实时场景中的广泛应用。

最近,一篇名为"Block-Attention for Low-Latency RAG"的论文提出了一种创新的解决方案,即块状注意力机制,旨在显著降低RAG的推理延迟。该论文由East Sun、Yan Wang和Tian Lan共同撰写,并已发表在arXiv上。

块状注意力机制的核心思想是将输入序列划分为多个独立的块,每个块独立计算其键值(KV)状态,而无需考虑其他块。只有最后一个块能够整合来自先前块的信息。在RAG场景中,通过将每个段落定义为一个块,并预先计算和缓存所有段落的KV状态,可以实现高效的推理。

具体而言,块状注意力机制的实现包括以下步骤:

  1. 块划分:将输入序列划分为多个块,每个块代表一个独立的语义单元。在RAG场景中,每个段落通常被视为一个独立的块。
  2. 位置编码:为每个块计算其位置编码,以反映其在输入序列中的位置。这对于确保模型能够正确理解块之间的相对位置关系至关重要。
  3. 块微调:对LLM进行微调,以适应块状注意力机制。这涉及修改传统的下三角注意力掩码矩阵,以限制每个块只能关注其自身的信息。

为了评估块状注意力机制的性能,作者在四个RAG基准数据集上进行了实验,包括Natural Questions(NQ)、TriviaQA(TQA)、HotpotQA(HQA)和2WikiMultiHopQA(2Wiki)。实验结果显示,经过块微调后,块状注意力模型能够实现与自注意力模型相当或更好的性能。

在准确性方面,块状注意力模型在Llama3基准上实现了68.4%的平均准确率,与自注意力模型的67.9%相当。在Mistral基准上,块状注意力模型甚至实现了62.8%的平均准确率,略高于自注意力模型的59.6%。这些结果表明,块状注意力机制在保持模型准确性方面具有潜力。

在效率方面,块状注意力机制表现出了显著的优势。当输入序列长度为32K时,块状注意力模型仅需45毫秒即可输出第一个标记,相比之下,自注意力模型的耗时减少了98.7%。此外,块状注意力模型还能够将第一个标记的计算量减少99.8%。这些结果表明,块状注意力机制在提高模型推理效率方面具有巨大的潜力。

块状注意力机制的提出为解决RAG中的推理延迟问题提供了一种创新的解决方案。其核心思想的简洁性和有效性令人印象深刻,实验结果也证明了其在准确性和效率方面的潜力。以下是对该机制的正反两方面评价:

正面评价:

  • 高效性:块状注意力机制通过预先计算和缓存块的KV状态,避免了在推理过程中对相同段落的重复计算,从而显著降低了推理延迟。
  • 准确性:实验结果表明,经过块微调后,块状注意力模型能够实现与自注意力模型相当或更好的准确性,表明该机制在保持模型性能方面具有潜力。
  • 灵活性:块状注意力机制可以应用于各种场景,包括代码生成、多轮对话等,而不仅仅是RAG。这为该机制在更广泛的应用中的潜力提供了支持。

反面评价:

  • 复杂性:虽然块状注意力机制的核心思想相对简单,但其实现涉及多个步骤,包括块划分、位置编码和块微调。这可能增加了该机制在实际应用中的复杂性。
  • 适用性:块状注意力机制在RAG场景中表现出色,但在其他类型的任务中的表现尚不清楚。因此,需要进一步的研究来确定该机制在不同任务中的适用性。
  • 微调需求:为了适应块状注意力机制,LLM需要进行块微调。这可能增加了该机制在实际应用中的计算开销和时间成本。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.15355

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