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中国の研究者グループが開発したWebGLM：汎用言語モデル（GLM）に基づくWeb強化型質問応答システム

大規模言語モデル（LLM）には、GPT-3、PaLM、OPT、BLOOM、GLM-130Bなどが含まれます。これらのモデルは、言語に関してコンピュータが理解し、生成できる可能性の限界を大きく押し上げています。最も基本的な言語アプリケーションの一つである質問応答も、最近のLLMの突破によって大幅に改善されています。既存の研究によると、LLMのクローズドブックQAおよびコンテキストに基づくQAのパフォーマンスは、教師ありモデルのものと同等であり、LLMの記憶容量に対する理解に貢献しています。しかし、LLMにも有限な容量があり、膨大な特別な知識が必要な問題に直面すると、人間の期待には及びません。したがって、最近の試みでは、検索やオンライン検索を含む外部知識を備えたLLMの構築に集中しています。たとえば、WebGPTはオンラインブラウジング、複雑な問い合わせに対する長い回答、同等に役立つ参照を行うことができます。人気があるにもかかわらず、元のWebGPTアプローチはまだ広く採用されていません。まず、多数の専門家レベルのブラウジング軌跡の注釈、よく書かれた回答、および回答の優先順位のラベリングに依存しており、これらは高価なリソース、多くの時間、および広範なトレーニングが必要です。第二に、システムにウェブブラウザとのやり取り、操作指示（「検索」、「読む」、「引用」など）を与え、オンラインソースから関連する材料を収集させる行動クローニングアプローチ（すなわち、模倣学習）は、基本的なモデルであるGPT-3が人間の専門家に似ている必要があります。最後に、ウェブサーフィンのマルチターン構造は、ユーザーエクスペリエンスに対して過度に遅いことがあり、WebGPT-13Bでは、500トークンのクエリに対して31秒かかります。本研究の清華大学、北京航空航天大学、Zhipu.AIの研究者たちは、10億パラメータのジェネラル言語モデル（GLM-10B）に基づく、高品質なウェブエンハンスド品質保証システムであるWebGLMを紹介します。図1は、その一例を示しています。このシステムは、効果的で、手頃な価格で、人間の嗜好に敏感であり、最も重要なことに、WebGPTと同等の品質を備えています。システムは、LLM-拡張検索器を含む、いくつかの新しいアプローチや設計を使用して、良好なパフォーマンスを実現しています。精製されたリトリーバーと粗い粒度のウェブ検索を組み合わせた2段階のリトリーバーである。 GPT-3のようなLLMの能力は、適切な参照を自発的に受け入れることです。これは、小型の密集リトリーバーを改良するために洗練される可能性があります。引用に基づく適切なフィルタリングを使用して高品質のデータを提供することで、LLMはWebGPTのように高価な人間の専門家に頼る必要がありません。オンラインQAフォーラムからのユーザーチャムアップシグナルを用いて教えられたスコアラーは、さまざまな回答に対する人間の多数派の嗜好を理解することができます。図1は、WebGLMがオンラインリソースへのリンクを含むサンプルクエリに対する回答のスナップショットを示しています。彼らは、適切なデータセットアーキテクチャがWebGPTの専門家ラベリングに比べて高品質のスコアラーを生成できることを示しています。彼らの定量的な欠損テストと詳細な人間評価の結果は、WebGLMシステムがどれだけ効率的かつ効果的かを示しています。特に、WebGLM（10B）は、彼らのチューリングテストでWebGPT（175B）を上回り、同じサイズのWebGPT（13B）よりも優れています。Perplexity.aiの唯一の公開可能なシステムを改善するWebGLMは、この投稿時点で最高の公開可能なウェブエンハンスドQAシステムの一つです。結論として、著者らは次のことを提供しています。・人間の嗜好に基づく、効果的なウェブエンハンスド品質保証システムであるWebGLMを構築しました。WebGPT（175B）と同等のパフォーマンスを発揮し、同じサイズのWebGPT（13B）よりもはるかに優れています。 WebGPTは、LLMsと検索エンジンによって動力を与えられた人気システムであるPerplexity.aiをも凌駕します。•彼らは、WebGLMの現実世界での展開における制限を特定しています。彼らは、ベースラインシステムよりも効率的でコスト効果の高い利点を実現しながら、高い精度を持つWebGLMを可能にするための新しい設計と戦略を提案しています。•彼らは、Web強化QAシステムを評価するための人間の評価メトリックを定式化しています。広範な人間の評価と実験により、WebGLMの強力な能力が示され、システムの将来的な開発についての洞察が生成されました。コードの実装はGitHubで利用可能です。

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