1 簡(jiǎn)介

DeepMind提出的Sparrow，相對(duì)于以往的方法，是一種更加有用，準(zhǔn)確并且無(wú)害的信息檢索對(duì)話機(jī)器人。

在之前的對(duì)話研究中，往往會(huì)針對(duì)對(duì)話的不同方面去設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的任務(wù)跟模塊，例如知識(shí)性，一致性，長(zhǎng)期記憶等等，但是Sparrow則不然，它直接根據(jù)用戶(hù)的用戶(hù)的反饋進(jìn)行學(xué)習(xí)，這樣能盡可能讓模型對(duì)齊真實(shí)的用戶(hù)行為，而不再需要關(guān)注過(guò)于瑣碎的諸多對(duì)話細(xì)節(jié)。

圖1: Sparrow測(cè)試樣例

2 Sparrow

整個(gè)流程是通過(guò)Sparrow模型根據(jù)當(dāng)前對(duì)話生成多個(gè)候選回復(fù)，讓用戶(hù)去判斷那個(gè)回復(fù)最好，哪些回復(fù)違反了預(yù)先設(shè)置好的規(guī)則，基于用戶(hù)的反饋去訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的Reward模型，利用訓(xùn)練好的Reward模型，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法再去優(yōu)化Sparrow的生成結(jié)果。

圖2:Sparrow框架

Reward

Sparrow學(xué)習(xí)的用戶(hù)反饋分為兩種，一種用戶(hù)判斷對(duì)話是否違背某些預(yù)設(shè)置好的規(guī)則，另一種的是從用戶(hù)根據(jù)當(dāng)前對(duì)話從個(gè)候選答案里選擇最合適的一個(gè)。這兩種反饋分為對(duì)應(yīng)兩個(gè)不同的模型，Rule reward model跟Preference reward model。

對(duì)于Rule reward model，首先需要根據(jù)任務(wù)自定義對(duì)應(yīng)的一些規(guī)則，例如判斷機(jī)器人是否在回答用戶(hù)問(wèn)題，話題是否變化等等，規(guī)則樣例如下圖所示。在具體訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造時(shí)，用戶(hù)在給定對(duì)話條件下，還會(huì)給某個(gè)特定規(guī)則，讓用戶(hù)有意識(shí)的引導(dǎo)機(jī)器人去違反對(duì)應(yīng)的規(guī)則，然后再由用戶(hù)評(píng)估機(jī)器人回復(fù)是否違反對(duì)應(yīng)的規(guī)則。

之所以采用這種方式是為了更高效的積累到高質(zhì)量樣本。用構(gòu)造好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的分類(lèi)模型，判斷機(jī)器人回復(fù)是否違反對(duì)應(yīng)的規(guī)則，每個(gè)規(guī)則對(duì)應(yīng)一個(gè)分類(lèi)模型，彼此獨(dú)立。



圖3:規(guī)則示例

對(duì)于Preference reward model，在給定當(dāng)前對(duì)話條件下，利用多種方式生成多個(gè)候選答案（通過(guò)是否引入知識(shí)檢索，不同生成模型，不同prompt，不同采樣策略），讓用戶(hù)從中選擇最合適的答案。利用這些構(gòu)造好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練可以得到對(duì)應(yīng)的分類(lèi)模型，判斷用戶(hù)對(duì)于當(dāng)前回復(fù)的傾向。

以下圖為例，共有8個(gè)候選答案，其中前四個(gè)是不不經(jīng)過(guò)知識(shí)檢索直接生成的，后面四個(gè)是通過(guò)兩個(gè)不同的檢索query進(jìn)行知識(shí)檢索，將得到的檢索結(jié)果跟當(dāng)前對(duì)話合并再一起后再生成回復(fù)的。

圖4: 回復(fù)生成流程

Reranking

當(dāng)上述兩個(gè)Reward模型給候選答案生成對(duì)應(yīng)的得分后，通過(guò)一個(gè)重排機(jī)制綜合考慮兩者的得分可以進(jìn)一步優(yōu)化對(duì)話機(jī)器人的性能。

Evidence

前面提及的答案生成是可以通過(guò)知識(shí)檢索，根據(jù)當(dāng)前上下文生成對(duì)應(yīng)的query，利用Google進(jìn)行搜索，將得到的結(jié)果跟當(dāng)前對(duì)話信息組合，然后再生成對(duì)應(yīng)的回復(fù)。之前也寫(xiě)過(guò)一些相關(guān)的文章，有興趣可以自行查看文本生成系列之retrieval augmentation（思考篇）。

Reinforcement learning

這里強(qiáng)化學(xué)習(xí)每一步的狀態(tài)是當(dāng)前的對(duì)話上下文，action是具體的token，利用前面提及的rule reward model跟preference reward model來(lái)給action打出對(duì)應(yīng)的reward得分，從而優(yōu)化Sparrow的輸出結(jié)果。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中，如果機(jī)器人生成的回復(fù)reward超過(guò)預(yù)期的話，就會(huì)把當(dāng)前對(duì)話上下文+機(jī)器人回復(fù)作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)加入到語(yǔ)料中，擴(kuò)充訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)。

圖5: 強(qiáng)化學(xué)習(xí)流程

3 總結(jié)

個(gè)人認(rèn)為，Sparrow對(duì)話機(jī)器人，最大的特色在于直接對(duì)用戶(hù)的反饋進(jìn)行學(xué)習(xí)，那樣就不需要為對(duì)話各種瑣碎細(xì)節(jié)去設(shè)計(jì)不同的模塊跟任務(wù)，把決策權(quán)進(jìn)一步交給模型，讓模型自己去學(xué)，而對(duì)于那些機(jī)器人可能學(xué)不好的地方，通過(guò)預(yù)先定義的規(guī)則去構(gòu)造對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓模型自己去補(bǔ)全。By the way, 可以好好期待一波ChatGPT了。

審核編輯：劉清