OpenScholar：华盛顿大学联合艾伦研究所开源的学术搜索工具

2024-11-27 604

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简介： OpenScholar是由华盛顿大学和艾伦AI研究所联合开发的开源学术搜索工具，旨在通过检索和综合科学文献中的相关论文来回答用户问题。该工具利用大规模科学论文数据库、定制的检索器和重排器，以及一个优化的8B参数语言模型，生成基于实际文献的准确回答。OpenScholar在提供事实性回答和准确引用方面超越了现有的专有和开源模型，所有相关代码和数据均已开源，支持并加速科学研究。

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🚀 快速阅读

功能：检索大量科学文献并综合相关信息回答用户查询。
技术：基于专门的检索器和重排器，提高检索效率和准确性。
应用：适用于多个科学领域，包括计算机科学、生物医学、物理学和神经科学等。

正文（附运行示例）

OpenScholar 是什么

公众号: 蚝油菜花 - OpenScholar

OpenScholar是由华盛顿大学和艾伦AI研究所共同推出的检索增强型语言模型（LM），旨在帮助科学家基于检索和综合科学文献中的相关论文回答问题。该系统利用大规模的科学论文数据库，通过定制的检索器和重排器，以及一个优化的8B参数语言模型，生成基于实际文献的、准确的回答。

OpenScholar在提供事实性回答和准确引用方面超越了现有的专有和开源模型。在ScholarQABench上，OpenScholar-8B在正确性方面比GPT-4o高出5%，比PaperQA2高出7%。所有相关代码和数据均已开源，支持和加速科学研究。

OpenScholar 的主要功能

文献检索与合成：检索大量的科学文献，并综合相关信息回答用户查询。
生成基于引用的回答：生成的回答包含准确的引用，提高回答的可靠性和透明度。
跨学科应用：适用于多个科学领域，包括计算机科学、生物医学、物理学和神经科学等。
提高检索效率：基于专门的检索器和重排器，提高检索相关科学文献的效率和准确性。
自我反馈迭代：通过自我反馈机制迭代改进回答，提高回答质量和引用的完整性。

OpenScholar 的技术原理

数据存储（OpenScholar Datastore）：包含超过4500万篇科学论文及其对应的2.37亿段落嵌入，为检索提供基础数据。
专门化的检索器和重排器：针对科学文献数据存储训练的检索器和重排器，用于识别和排序相关文献段落。
8B参数语言模型：一个为科学文献合成任务优化的8B参数大型语言模型，平衡性能和计算效率。
自我反馈生成：在推理时，基于自然语言反馈迭代细化模型输出，每次迭代可能涉及额外的文献检索，改善回答质量并填补引用空白。
迭代检索增强：在生成初始回答后，模型生成反馈，指导进一步的检索，以迭代方式改进回答，直到所有反馈都被处理。

如何运行 OpenScholar

安装环境

首先，确保所有必要的库已安装：

conda create -n os_env python=3.10.0
conda activate os_env
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download en_core_web_sm

设置API密钥：

export S2_API_KEY=YOUR_S2_API_KEY
export YOUR_API_KEY=YOUR_YOU_COM_API_KEY

运行推理

使用OpenScholar进行推理的示例代码如下：

python run.py \
    --input_file YOUR_INPUT_FILE \
    --model_name OpenScholar/Llama-3.1_OpenScholar-8B \
    --use_contexts \
    --output_file OUTPUT_FILE_PATH \
    --top_n 10 --llama3 --zero_shot

详细配置

top_n：输入到基础语言模型的段落数量，默认使用10个段落。
feedback：如果希望在生成过程中使用自我反馈循环，设置为true。
posthoc_at：如果希望运行事后引用归属，设置为true。
zero_shot：如果希望以零样本方式运行推理，设置为true。
ranking_ce：使用重排序模型对top_n段落进行重排序；如果未设置为true，则从提供的输入文件中的ctxs中获取top_n段落。
reranker：指定重排序模型文件的路径（本地或HF hub）。如果使用OpenScholar重排序器，设置为OpenScholar/OpenScholar_Reranker。
min_citation：可以设置最小引用数。如果给定一个整数，我们将排除引用数低于min_citation的论文。默认设置为None，所有论文均被考虑，无论其引用数。
ss_retriever：在反馈生成循环中使用语义学者API来增强反馈结果。
use_abstract：考虑摘要以增强重排序结果。
max_per_paper：设置在推理时从同一篇论文中使用的最大段落数。
task_name：指定任务名称，当运行单篇论文任务时。对于SciFact、PubmedQA和QASA，相应的任务名称分别是claim_full、boolean_question_full和single_qa。