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来自：李rumor

前段时间分享过开放域问答的研究进展，虽然这些榜单的分数都在不断提升，但真要提到应用的话，实验室产品和工业级产品还是有很大差距的。我在公众号后台放了一个机器人，基本90%以上的同学都是两轮内识破，虽然每单句话拿出来都还行，但放到上下文里就显得很突兀。

那怎么样才能做一个真正的、应用级别的对话系统呢？现在大模型效果这么好，能否帮助我们告别繁琐的pipeline，实现端到端问答呢？

看了最近谷歌放出的LaMDA方案，我觉得稍微有点那么个意思了。

在最近两年的谷歌大会上，都有对话技术上的迭代，前年是当场跟Google Assistant打了个电话、推出了Meena，去年是推出了LaMDA模型，展示了一段关于冥王星的知识型对话，直到最近才放出具体论文。

LaMDA: Language Models for Dialog Applications
https://arxiv.org/abs/2201.08239

工业级的对话产品？

要打造实际能用的对话产品，我们的思维就要先转换一下：

不再是我要用什么方法解决这个问题，而是：我要解决什么问题？

这跟我们做模型的思路是一样的，先把objective定好，然后只要用差不多的网络结构去拟合就完了。在实际落地时更要定好这个目标，而现在的一些benchmark和对话系统，评估维度都太单一了，大部分问答里都是准确率/F1这种，直接忽略掉机器人的人性化部分。

要往更智能的对话系统走，首先要想清楚怎么样才算是「智能的对话系统」，我们还差在哪里。

（翻回去看了18年小冰的论文，发现它对机器人EQ、IQ、Personality的定义也很多维度，只可惜当时的我太年轻眼里只有复杂的模型，希望看到这篇文章的同学能意识到这个问题）

再去看谷歌的Meena和LaMDA，前面很大一部分篇幅都在讲评估指标的定义，分为三个维度：

• Sensibleness, Specificity, Interestingness：是否合理、符合上下文、有创造力

• Safety：是否有风险、不公正

• Groundedness、Informativeness：在知识型问答中，是否包含真实的信息、并引用相关链接

定义完指标后，第二步是评估一下baseline和天花板，看到差距在哪里，从Meena的评估结果来看，各个机器人比起人类还是相差甚远：

LaMDA的结果：

差这么多怎么办？没事，最难的问题定义已经搞完了，剩下的标数据就完了！

在优化过程中，谷歌并没有用什么高端的技术，只是把Sensibleness、Specificity、Interestingness、Safety分别当成分类任务去标0/1，把知识问答当作生成任务让标注同学去编辑答案，然后精调就完了。可以看到精调之后的LaMDA比纯在对话数据上预训练的PT有提升了不少。

对话+大模型+知识？

除了上面提到的指标定义外，LaMDA还可以给我们一些小启示，就是怎么更好地在对话任务中利用大模型。

首先是模型的选型，LaMDA用的是纯自回归预训练，这里我还是有些疑惑的，因为Meena用的是Seq2Seq结构（虽然不是相同的作者），作者也没有明说原因，但我认为模型结构的选择还是很重要的，T5和GPT还是有些diff的。

第二点，是个比较巧妙的地方。在业界目前的对话系统中，都是跟搜索一样召回+排序的逻辑，这就需要两个模型。而LaMDA做到了单模型同时生成+排序，而且由于语言模型的任务形式，这个排序分数是直接在生成结果后面加prompt完成的。也就是生成完结果的最后一个字后，直接继续预测分数，一气呵成。

从输入上看就是：<context> <sentinel> <response> <attribute-name> <rating>

第三点，也是LaMDA在Meena上的大改进：融入知识。作者们为了让大模型学会答知识类问题，设计了两个任务：

1. 输入对话上下文，输出知识查询语句：这个查询语句是主要是TS, Query的形式，作者开发了一套检索系统用来囊括各类知识

2. 输入知识查询语句，输出生成的最终结果：通过标注同学编辑的文本进行精调，让模型学会整合知识

经过上述两个任务的训练，模型就会判断什么时候该去查询数据知识，并且返回整合的结果了：

总结

总结来说，LaMDA的文章虽然在技术上没什么新突破，但却给我们提供了很有价值的落地方案参考：

1. 首先指标一定要定义清楚，然后向着指标优化就完了

2. 如何用单个大模型实现整个端到端的问答

3. 纯粹依靠模型记忆知识是不行的，知识型问答还需要其他系统辅助

以上就是我的收获了，希望同学们不光只关注纯技术，也多往应用方便去思考，毕竟技术的价值最终还是体现在应用上。

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