Assessing "Implicit" Retrieval Robustness of Large Language Models

📄 arXiv: 2406.18134v1 📥 PDF

作者: Xiaoyu Shen, Rexhina Blloshmi, Dawei Zhu, Jiahuan Pei, Wei Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-26

💡 一句话要点

评估大语言模型在检索增强生成中的“隐式”检索鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 大语言模型 检索鲁棒性 隐式学习 微调 上下文学习 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有检索增强生成模型依赖检索器的准确性，当检索到不相关信息时，模型性能显著下降。
  2. 论文提出通过在混合数据上微调，使模型能够隐式处理相关或不相关的检索上下文，提高检索鲁棒性。
  3. 实验表明，该方法显著提升了模型对检索不准确性的鲁棒性，同时保持了准确检索时的性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成已成为一种流行的框架，用于利用外部知识增强大型语言模型。然而，其有效性取决于模型的检索鲁棒性。如果模型缺乏检索鲁棒性，其性能将受到检索器准确性的限制，当检索到的上下文不相关时，会导致显著的性能下降。本文评估了各种大型语言模型的“隐式”检索鲁棒性，指示它们直接输出最终答案，而无需明确判断检索到的上下文的相关性。研究结果表明，在黄金上下文和干扰上下文的混合数据上进行微调，可以显著提高模型对检索不准确性的鲁棒性，同时保持其在检索准确时提取正确答案的能力。这表明，大型语言模型可以通过仅从端到端最终答案的监督中学习，来隐式地处理相关或不相关的检索上下文。引入额外的显式相关性判断过程可能是不必要的，并且会破坏端到端方法。

🔬 方法详解

问题定义：检索增强生成（RAG）依赖于检索器提供相关上下文。然而，实际应用中检索器可能返回不相关的信息，导致大语言模型（LLM）生成错误答案。现有方法通常依赖于检索器的准确性，缺乏对错误检索结果的鲁棒性。因此，如何提升LLM在RAG框架下的检索鲁棒性，使其能够有效利用或忽略检索到的信息，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是通过微调LLM，使其能够隐式地判断检索到的上下文的相关性，并根据判断结果生成最终答案。关键在于，模型不需要显式地判断相关性，而是通过端到端的训练，直接从最终答案的监督信号中学习如何处理不同质量的检索结果。这种“隐式”处理方式避免了引入额外的相关性判断模块，保持了模型的简洁性。

技术框架：该方法采用标准的检索增强生成框架，但重点在于微调LLM的方式。具体流程如下：1) 使用检索器检索相关上下文；2) 将检索到的上下文与问题一起输入LLM；3) LLM直接输出最终答案。关键在于微调阶段，使用包含黄金上下文（正确的检索结果）和干扰上下文（错误的检索结果）的混合数据集进行训练。

关键创新：最重要的创新点在于“隐式”检索鲁棒性的概念。与传统方法不同，该方法不依赖于显式的相关性判断模块，而是通过端到端的训练，使LLM能够自动学习如何处理不同质量的检索结果。这种方法简化了流程，并可能更有效地利用了LLM的强大能力。

关键设计：微调阶段的关键在于混合数据集的构建。需要仔细设计黄金上下文和干扰上下文的比例，以确保模型能够学习到有效的区分能力。此外，损失函数采用标准的生成式损失函数，即最大化正确答案的生成概率。没有引入额外的损失函数或网络结构。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，在混合数据集上微调的LLM显著提高了对检索不准确性的鲁棒性，同时保持了准确检索时的性能。具体而言，模型在存在干扰上下文的情况下，仍然能够生成正确的答案，表明其能够有效地忽略不相关的信息。该方法无需额外的显式相关性判断模块，简化了流程并提高了效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要检索增强生成技术的场景，例如问答系统、对话系统、知识库查询等。通过提高模型对检索错误的鲁棒性，可以显著提升这些系统的可靠性和用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的检索场景，例如多轮对话和多文档检索。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation has gained popularity as a framework to enhance large language models with external knowledge. However, its effectiveness hinges on the retrieval robustness of the model. If the model lacks retrieval robustness, its performance is constrained by the accuracy of the retriever, resulting in significant compromises when the retrieved context is irrelevant. In this paper, we evaluate the "implicit" retrieval robustness of various large language models, instructing them to directly output the final answer without explicitly judging the relevance of the retrieved context. Our findings reveal that fine-tuning on a mix of gold and distracting context significantly enhances the model's robustness to retrieval inaccuracies, while still maintaining its ability to extract correct answers when retrieval is accurate. This suggests that large language models can implicitly handle relevant or irrelevant retrieved context by learning solely from the supervision of the final answer in an end-to-end manner. Introducing an additional process for explicit relevance judgment can be unnecessary and disrupts the end-to-end approach.