Improving Retrieval Augmented Language Model with Self-Reasoning

📄 arXiv: 2407.19813v3 📥 PDF

作者: Yuan Xia, Jingbo Zhou, Zhenhui Shi, Jun Chen, Haifeng Huang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-29 (更新: 2024-12-19)

备注: AAAI 2025 (main conference)

💡 一句话要点

提出基于自推理的检索增强语言模型框架，提升可靠性和可追溯性

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

关键词: 检索增强语言模型 自推理 知识密集型任务 可靠性 可追溯性

📋 核心要点

  1. 现有RALM面临可靠性和可追溯性挑战，不相关文档检索降低性能，缺乏引用难以验证模型可信度。
  2. 提出自推理框架，利用LLM自身生成的推理轨迹，提高检索增强语言模型的可靠性和可追溯性。
  3. 实验结果表明，该框架在多个数据集上优于现有模型，仅用少量训练数据即可达到与GPT-4相当的性能。

📝 摘要（中文）

检索增强语言模型（RALM）通过在推理过程中整合外部知识，在知识密集型任务上表现出卓越的性能，从而减轻了大型语言模型（LLM）中固有的事实幻觉。尽管取得了这些进展，RALM的实施仍然面临挑战，尤其是在可靠性和可追溯性方面。具体来说，不相关的文档检索可能导致无用的响应生成，甚至降低LLM的性能，而生成输出中缺乏适当的引用使得验证模型的可信度变得复杂。为此，我们提出了一种新颖的自推理框架，旨在提高RALM的可靠性和可追溯性，其核心思想是利用LLM自身生成的推理轨迹。该框架涉及构建包含三个过程的自推理轨迹：相关性感知过程、证据感知选择过程和轨迹分析过程。我们在四个公共数据集（两个简答题数据集、一个长篇问答数据集和一个事实核查数据集）上评估了我们的框架，以证明我们方法的优越性，该方法可以优于现有的最先进模型，并且仅使用2,000个训练样本即可达到与GPT-4相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：RALM在知识密集型任务中表现良好，但其可靠性和可追溯性仍存在问题。具体来说，不相关的检索文档会降低LLM的性能，而生成内容缺乏引用来源，导致难以验证模型输出的可信度。现有方法难以有效利用检索到的信息，并且缺乏对生成过程的解释。

核心思路：本文的核心思路是利用LLM自身的推理能力，构建自推理轨迹，从而提高RALM的可靠性和可追溯性。通过让LLM对检索到的文档进行推理和选择，可以过滤掉不相关的信息，并生成带有明确证据支持的答案。这种自推理的过程可以提高模型对知识的理解和运用能力，并提供可解释的生成过程。

技术框架：该框架包含三个主要过程：1) 相关性感知过程：评估检索到的文档与问题的相关性，过滤掉不相关的文档。2) 证据感知选择过程：从相关文档中选择支持答案的证据，并对证据进行排序。3) 轨迹分析过程：分析LLM的推理轨迹，提取关键信息，并生成带有引用的答案。整个流程旨在模拟人类的推理过程，提高模型生成答案的质量和可信度。

关键创新：该方法的核心创新在于利用LLM的自推理能力来提高RALM的性能。与传统的RALM方法相比，该方法不需要额外的监督信号，而是通过LLM自身的推理过程来学习如何选择和利用检索到的信息。这种自监督的学习方式可以提高模型的泛化能力，并降低对标注数据的依赖。

关键设计：在相关性感知过程中，可以使用交叉注意力机制来计算问题和文档之间的相关性。在证据感知选择过程中，可以使用强化学习来训练LLM选择支持答案的证据。在轨迹分析过程中，可以使用自然语言处理技术来提取关键信息，并生成带有引用的答案。具体的损失函数和网络结构的选择可以根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在四个公共数据集上进行了评估，包括两个简答题数据集、一个长篇问答数据集和一个事实核查数据集。实验结果表明，该方法优于现有的最先进模型，并且仅使用2,000个训练样本即可达到与GPT-4相当的性能。这表明该方法具有很高的效率和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种知识密集型任务，例如问答系统、事实核查、知识图谱构建等。通过提高RALM的可靠性和可追溯性，可以增强用户对模型的信任，并促进其在实际场景中的应用。此外，该方法还可以用于改善LLM的生成质量，减少事实幻觉，并提高模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

The Retrieval-Augmented Language Model (RALM) has shown remarkable performance on knowledge-intensive tasks by incorporating external knowledge during inference, which mitigates the factual hallucinations inherited in large language models (LLMs). Despite these advancements, challenges persist in the implementation of RALMs, particularly concerning their reliability and traceability. To be specific, the irrelevant document retrieval may result in unhelpful response generation or even deteriorate the performance of LLMs, while the lack of proper citations in generated outputs complicates efforts to verify the trustworthiness of the models. To this end, we propose a novel self-reasoning framework aimed at improving the reliability and traceability of RALMs, whose core idea is to leverage reasoning trajectories generated by the LLM itself. The framework involves constructing self-reason trajectories with three processes: a relevance-aware process, an evidence-aware selective process, and a trajectory analysis process. We have evaluated our framework across four public datasets (two short-form QA datasets, one long-form QA dataset, and one fact verification dataset) to demonstrate the superiority of our method, which can outperform existing state-of-the-art models and can achieve comparable performance with GPT-4, while only using 2,000 training samples.