论文全称：PRCA: Fitting Black-Box Large Language Models for Retrieval Question
Answering via Pluggable Reward-Driven Contextual Adapter

        核心问题：如何在检索增强式问答（ReQA）任务中，利用大型语言模型（LLMs）作为生成器，同时避免对其进行耗时的微调。

        解决方案：提出了一种可训练的插件式奖励驱动上下文适配器（PRCA），它位于检索器和生成器之间，以黑盒方式工作。

PRCA优势：

1. 黑盒 LLMs 集成： PRCA 允许将 LLMs 作为黑盒集成到 ReQA 框架中，无需微调，也适用于闭源模型。
2. 鲁棒性： PRCA 兼容各种检索器和生成器，因为它保持了检索器和生成器的冻结状态。
3. 效率： PRCA 通过减少输入生成器的文本长度来提高框架的效率，并可以适应不同的检索语料库。

将LLM作为黑盒模型：

                将 LLM 作为黑盒模型，意味着我们将其视为一个不可见的、无法直接修改的组件，只关注其输入和输出。在这种情况下，我们无法了解 LLM 内部的结构和参数，也无法对其进行直接修改或优化。

原因：

1. LLM 参数规模庞大：例如 GPT-3 拥有 1750 亿参数，进行微调需要大量的计算资源和时间。
2. LLM 开源情况：部分 LLM 是闭源的，无法获取其内部结构和参数。
3. LLM 部署复杂性： 将 LLM 部署到生产环境中可能面临各种挑战，例如资源分配、模型更新等。

例子：

1. API 调用： 通过 API 调用 LLM，只关注输入和输出，无需了解其内部结构。
2. 模型集成：将 LLM 集成到其他模型中，只使用其预测功能，无需修改其参数。

利与弊：

        利：降低训练成本、适用闭源模型、简化部署过程、提高模型泛化能力、提高开发效率。

        弊：无法理解 LLM 的决策过程、难以进行模型优化、难以解释模型的预测结果

PRCA工作原理：

1.上下文提取阶段（相当于是精炼上下文）

• PRCA 从检索器获取查询和 Top-K 相关文档，然后通过监督学习训练，学习如何从这些文档中提取信息丰富的上下文。
• 目标是最小化提取的上下文与真实上下文之间的差异。

2.奖励驱动阶段

• 将生成器视为奖励模型，根据生成答案与真实答案之间的 ROUGE-L 分数计算奖励信号。
• 通过强化学习优化 PRCA 的参数，目标是最大化生成器的奖励，并保持与原始参数的相似性。
• 为了解决黑盒生成器带来的挑战，PRCA 使用了一种策略来估计每个时间步的奖励 Rt，从而避免频繁调用生成器 API。
• PRCA 使用近端策略优化（PPO）算法进行参数更新。