retrieval-scaling：扩展检索式语言模型的数据存储能力

retrieval-scaling：扩展检索式语言模型的数据存储能力

retrieval-scaling Official repository for "Scaling Retrieval-Based Langauge Models with a Trillion-Token Datastore". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/retrieval-scaling

项目介绍

retrieval-scaling 是一个开源项目，致力于扩展检索式语言模型（Retrieval-Based Language Models, LMs）的数据存储能力，以支持万亿级Token的数据存储。该项目的核心是构建和优化大规模数据存储系统，为语言模型提供高效、可扩展的数据检索功能。项目基于的研究论文《Scaling Retrieval-Based Language Models with a Trillion-Token Datastore》详细介绍了其设计原理和实现方法。

项目技术分析

retrieval-scaling 的技术核心在于如何高效地构建和利用大规模的数据存储系统。项目提供了以下技术亮点：

1. 数据存储与检索：项目使用 MassiveDS 数据存储系统，支持万亿级Token的数据存储，通过有效的索引和检索算法，实现了对大规模数据的高效访问。

2. 模型配置灵活性：用户可以根据需求配置检索器（Retriever）和阅读器（Reader LM），支持多种流行的预训练模型，如 HuggingFace 和 SentenceTransformers 中的模型。

3. 分布式构建与检索：项目支持分布式数据存储的构建和文档检索，提高了处理大规模数据的效率。

4. 数据过滤与子采样：提供了数据过滤和子采样的功能，允许用户根据特定需求选择数据子集进行实验。

项目技术应用场景

retrieval-scaling 的应用场景广泛，尤其在以下方面表现出色：

1. 自然语言处理：在自然语言处理领域，该项目的检索式语言模型可用于构建问答系统、文本生成、文本分类等应用。

2. 信息检索：在大规模信息检索系统中，该项目提供的高效数据存储和检索能力，可以显著提升检索速度和精度。

3. 知识图谱：结合知识图谱，retrieval-scaling 可以用于构建智能问答系统，提供更加准确和全面的答案。

项目特点

retrieval-scaling 项目具有以下显著特点：

• 高效性：通过优化索引和检索算法，实现了对大规模数据的高效访问。

• 可扩展性：支持万亿级Token的数据存储，可以随着数据量的增加而扩展。

• 灵活性：用户可以根据需求灵活配置检索器和阅读器模型，适应不同的应用场景。

• 易用性：项目提供了详细的文档和示例，方便用户快速上手和使用。

以下是项目的详细使用方法：

安装

首先，安装项目依赖的 Python 库：

git clone https://git.example.com/retrieval-scaling.git
cd retrieval-scaling
conda env create -f environment.yml
conda activate scaling

快速开始

项目提供了快速开始的示例脚本，使用 FineWeb-Edu-1MT 数据集和 Pythia-1B 语言模型：

mkdir -p raw_data
wget -O raw_data/fineweb-edu-1m.jsonl https://example.com/datasets/rulins/FineWeb-Edu-1MT/resolve/main/fineweb-edu-1M.jsonl?download=true

PYTHONPATH=.  python ric/main_ric.py --config-name example_config

评估

评估语言模型的困惑度（Perplexity）：

PYTHONPATH=.  python ric/main_ric.py --config-name example_config \
  tasks.eval.task_name=perplexity \
  tasks.eval.search=true \
  tasks.eval.inference=true

评估下游任务，如 Natural Questions：

pip install -e rag-evaluation-harness

lm_eval --tasks "nq_open" --inputs_save_dir "examples" --save_inputs_only

PYTHONPATH=.  python ric/main_ric.py --config-name example_config \
  tasks.eval.task_name=lm-eval \
  tasks.eval.search=true \
  evaluation.domain=nq_open \
  evaluation.data.eval_data=examples/nq_open.jsonl

通过上述介绍，可以看出 retrieval-scaling 项目在处理大规模数据存储和检索方面的强大能力，为自然语言处理和相关信息检索领域的研究提供了有力的工具。

retrieval-scaling Official repository for "Scaling Retrieval-Based Langauge Models with a Trillion-Token Datastore". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/retrieval-scaling