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# HAG 实验记录
## 实验环境
- Memory bank: HotpotQA, 1311 passages, dim=768 (Contriever-MSMARCO)
- Generator: Llama-3.1-8B-Instruct, temperature=0 (greedy)
- Evaluation: 100 questions, EM + F1
- Hardware: NVIDIA RTX A6000 × 4
---
## Round 1: 初始 Grid Search (β ≤ 8)
**日期**: 2026-02-15
**脚本**: `scripts/run_grid_search.py`
**Grid**: β=[0.25, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 5.0, 8.0] × iter=[1,2,3,5,8,15], top_k=5
**Dedup**: 381 LLM calls / 4300 grid evals (91.1% saving)
| 方法 | EM | F1 |
|---|---|---|
| FAISS baseline | 0.320 | 0.438 |
| Best HAG (β=8, iter=1) | 0.210 | 0.294 |
**结论**: 全军覆没。所有 42 个 HAG 配置均低于 FAISS baseline。
**问题诊断**:
- Entropy ≈ 7.17 / 7.18 (≈log(1311))，attention 接近均匀分布
- FAISS overlap 极低 (0.2%-6.8%)
- iter>1 普遍更差，所有 query 被吸到同一个 centroid
---
## Root Cause Analysis: Centroid Attractor
### 发现 1: 能量面结构问题
E(q) = -1/β · logsumexp(β · qᵀM) + 1/2 · ‖q‖²
| β | E(centroid) | E(memory_i) | 谁更低？ |
|---|---|---|---|
| 1.0 | **-7.375** | -7.068 | centroid |
| 8.0 | **-1.097** | -0.812 | centroid |
| 50.0 | -0.357 | **-0.500** | memory |
**原因**: ‖centroid‖=0.63 vs ‖memory‖=1.0，norm 惩罚项 1/2‖q‖² 让 centroid 白省 0.3 能量。β<50 时 centroid 是全局最低能量点。
### 发现 2: 一步迭代即崩溃
β=8 时：
- t=0: query 正常，top3 是正确 passages
- t=1: cos(q, centroid) = 0.993，‖q‖从 1.36 骤降到 0.64
- t=2: cos(q, centroid) = 0.999，所有 query 收敛到同一点
**机制**: softmax(β·qᵀM) 近均匀 → q_new = Σ αᵢmᵢ ≈ centroid → norm 缩小 → 下一步更均匀 → 恶性循环
### 发现 3: 去掉 norm 项不够
即使 normalize 每步 update（‖q‖=1），β≤8 时仍收敛到 normalized centroid 方向。因为 softmax averaging 本身就把 query 拉向 centroid 方向，与 norm 项无关。
### 发现 4: Memory bank 结构
- 1311 passages pairwise cosine sim: mean=0.392, std=0.065
- Centroid 与所有 memory 的 cosine sim: mean=0.627 (很高)
- β 需要 ≈50+ 才能让 softmax 区分 passages（entropy 从 99% 降到 10%）
### 关键洞察
**max_iter=1 在代码中意味着做 1 次 Hopfield 更新**（不是 0 次）。Grid search 从未测试 iter=0（纯 softmax top-k = FAISS）。这解释了为什么 "iter=1" 已经比 FAISS 差很多。
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## Round 2: 20-question 方案探索
在 20 个问题上快速测试 4 种修复方案（带 LLM 生成）：
### A. 高 β（50, 100）纯 Hopfield
| 配置 | EM | F1 |
|---|---|---|
| FAISS | 0.300 | 0.456 |
| β=50 iter=1 | 0.300 | 0.417 |
| β=100 iter=1 | 0.300 | 0.417 |
高 β 使初始 attention 变尖锐，但迭代后 query 仍偏移，F1 反而下降。
### B. Pre-filter K + Hopfield
| 配置 | EM | F1 |
|---|---|---|
| PreFilter K=20 → β=5 iter=1 | **0.350** | **0.500** |
| PreFilter K=20 → β=20 iter=1 | 0.350 | 0.462 |
| PreFilter K=50 → β=5 iter=1 | 0.350 | 0.462 |
最优方案，但本质是 FAISS 初筛 + Hopfield 重排，削弱了 "用 Hopfield 替代 FAISS" 的叙事。
### C. Residual Connection
q_{t+1} = λ · q_t + (1-λ) · M @ softmax(β · Mᵀ · q_t)
| 配置 | EM | F1 |
|---|---|---|
| β=20 λ=0.9 iter=3 | 0.350 | 0.473 |
| β=50 λ=0.9 iter=3 | 0.350 | 0.473 |
| β=50 λ=0.7 iter=3 | 0.350 | 0.433 |
λ=0.9（保留 90% 原始 query）有效防止 centroid 崩塌。
### D. Pre-filter + Residual
| 配置 | EM | F1 |
|---|---|---|
| PF K=20 + β=5 λ=0.9 iter=3 | 0.350 | 0.473 |
| PF K=50 + β=10 λ=0.9 iter=3 | 0.350 | 0.473 |
没有比单独用 Residual 更好。
**决策**: 选择 pure Hopfield + Residual 路线（不依赖 FAISS pre-filter）。
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## Round 3: Residual Grid (100 questions)
**脚本**: `scripts/eval_residual_grid.py`
**Grid**: β=[5,10,20,50,100] × λ=[0.5,0.7,0.8,0.9,0.95] × iter=[1,3,5,8]
**Dedup**: 1666 unique LLM calls
| 排名 | 配置 | EM | F1 | FAISS overlap |
|---|---|---|---|---|
| - | FAISS baseline | 0.320 | 0.438 | 1.000 |
| 1 | **β=5 λ=0.7 iter=1** | **0.360** | **0.481** | 0.902 |
| 2 | β=5 λ=0.9 iter=3 | 0.360 | 0.481 | 0.912 |
| 3 | β=10 λ=0.7 iter=1 | 0.360 | 0.481 | 0.900 |
| 4 | β=10 λ=0.95 iter=8 | 0.360 | 0.480 | 0.886 |
| 5 | β=5 λ=0.95 iter=8 | 0.350 | 0.470 | 0.886 |
**55/100 configs beat FAISS F1**。Residual 路线 robust。
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## Round 4: High-β Grid (100 questions)
**脚本**: `scripts/eval_highbeta_grid.py`
**Grid**: β=[20,50,100,200,500] × iter=[0,1,2,3,5,8] × mode=[standard, normalized, residual_0.9, residual_0.95]
**Dedup**: 1379 unique LLM calls
| 排名 | 配置 | EM | F1 | FAISS overlap |
|---|---|---|---|---|
| - | FAISS baseline | 0.320 | 0.438 | 1.000 |
| 1 | **β=20 iter=1 standard** | **0.380** | **0.469** | 0.480 |
| 2 | β=50 iter=1 standard | 0.360 | 0.457 | 0.508 |
| 3 | β=20 iter=1 residual_0.9 | 0.340 | 0.455 | 0.966 |
| 4 | β=20 iter=2 residual_0.95 | 0.340 | 0.455 | 0.966 |
| 5 | β=500 iter=1 residual_0.9 | 0.360 | 0.455 | 0.692 |
| 6 | β=50 iter=1 normalized | 0.370 | 0.454 | 0.464 |
**31/105 configs beat FAISS F1**。Standard 高 β 也能 work 但 overlap 低（~0.5，换了一半 passages）。
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## 综合结论
### 最优配置
| 方法 | EM | F1 | vs FAISS |
|---|---|---|---|
| FAISS baseline | 0.320 | 0.438 | - |
| Residual β=5 λ=0.7 iter=1 | 0.360 | 0.481 | **+4.3% F1** |
| Standard β=20 iter=1 | 0.380 | 0.469 | **+3.1% F1** |
### 规律
1. **iter=1 普遍最优**，多次迭代有害（centroid 吸引）
2. **低 β + residual > 高 β + standard**：保守修正比激进替换好
3. **Residual 更 robust**: 55% configs beat FAISS vs 30% for high-β
4. **FAISS overlap 高 = 好**: 最优 residual configs overlap ≈ 0.9（只换 10% passages 即提升）
### 未解决问题
- 只做了 1 步迭代就最优，"iterative refinement" 的叙事受限
- Centroid attractor 在低 β 时仍存在，需要根本性解决方案
- 100 questions 样本量偏小，需要在 500+ 上验证
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