以小25倍参数量媲美GPT-3的检索增强自回归语言模型：RETRO

©NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon

研究方向 | 计算机视觉

导读说明：

一个具有良好性能的语言模型，一定量的数据样本必不可少。现有的各种语言模型中，例如GPT3具有1750亿的参数量，前不久发布的源1.0单体模型参数量达2457亿，DeepMind团队一起新发布的语言模型Gopher[1]也具有2800亿参数量，更有巨无霸模型MT-NLP参数量高达5300亿（如图2所示）！

为了获得更高的性能，同时增加了如此庞大的数据量，从最初的万级，到达现在的千亿级，这种方式虽有效，但是难免会有如数据集难理解、增加模型偏差等一系列问题。

为了解决如此庞大数据量带来的困扰，DeepMind团队研发一种带有互联网规模检索的高效预训练模型，RETRO(Retrieval-Enhanced Transformer )模型，打破了模型越大准确度越高的假设。

论文解读：

Improving language models by retrieving from trillions of tokens

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2112.04426.pdf

研发团队：

图1. RETRO模型研发团队

Fig1. Research Team of RETRO

01 研究背景

近年来，通过增加Transformer模型中的参数数量，自回归语言建模的性能得到了显著提高。

这也导致了训练成本的增加，并产生了具有千亿个参数的密集大型