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论文名称：REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
模型名称：Retrieval-Augmented Language Model pre-training (REALM)

本文是2020年ICML论文，作者来自谷歌，关注RAG+LLM。目标是解决纯用LM参数储存知识就得让LM尺寸越来越大+模块化+可解释。解决方案思路不复杂，就是从维百里找文章，加到输入里面做QA，预训练检索表征模块，在微调时隔好几步就重新更新一下检索表征。检索是可以更新的（可以在老数据上预训练，在新数据上做表征）

这玩意也能端到端真是太牛逼了
retrieve-then-predict
从维百中检索知识（检索到文章），将原文和检索到的文本拼一起预训练

这个具体如何实现端到端训练其实我没太看懂，总之就是说想了个办法，这个检索文档的过程可以定义为Maximum Inner Product Search (MIPS)

下游任务是Open-QA，传统解决方案是从语料库中找出问题对应的原文（retrieval-based），或者直接生成（generation-based）

1. REALM模块

1. 预训练：MLM
   retrieve, then predict
   检索文档 $z$
   预测：$p(y|z,x)$
   
2. 微调：Open-QA
3. neural knowledge retriever：内积
   
   表征模型：BERT-style Transformers
   
   对[CLS]表征做线性转换降维：
   
   这玩意儿还专门分开表征标题和正文，真详细啊。
4. knowledge-augmented encoder
   join $x$ and $z$
   MLM预训练：
   
   微调时假设答案 $y$ 是 $z$ 中的连续tokens。$S(z,y)$是spans：
   
   所有span指向的可能性是加总
5. 训练：最大似然
   简化在所有语料库文档上的求和→top k文档求和
   然后这里有一块我没看懂的MIPS，略，大概就是说需要经常重算 $(z|x)$ 以简化计算balabala
   
   这个仅用于预训练，微调不更新知识库向量

数学分析看不懂，略。

6. Injecting inductive biases into pre-training
   Salient span masking：mask那种需要world knowledge的span
   Null document：不用检索的时候就放个这个
   Prohibiting trivial retrievals：这个是考虑到有时给我们找到原句了，这不得行，所以在预训练时直接把这种情况给删了
   Initialization：这个主要是担心retriever的表征不好（冷启动问题）： Inverse Cloze Task (ICT) 预测句子出处。knowledge-augmented encoder用BERT

2. 实验

数据集里面那个CuratedTrec有点怪啊

主实验结果：

消融实验：

3. 其他

附录开篇上来就是数学公式，害怕。

附录还没看，如果以后有相关研究需求的话再来细看。