Think&Cite: Improving Attributed Text Generation with Self-Guided Tree Search and Progress Reward Modeling

📄 arXiv: 2412.14860v2 📥 PDF

作者: Junyi Li, Hwee Tou Ng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-06-20)

备注: ACL 2025

💡 一句话要点

提出Think&Cite框架，通过自引导树搜索和进度奖励建模提升属性文本生成的事实准确性。

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

关键词: 属性文本生成 大型语言模型 蒙特卡洛树搜索 自我反思 奖励建模

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在生成文本时容易出现幻觉，产生不准确的事实信息，这限制了其在需要高可靠性的场景中的应用。
  2. Think&Cite框架利用自引导蒙特卡洛树搜索（SG-MCTS）和进度奖励建模，引导LLM进行多步骤推理和证据检索，提升生成文本的事实性。
  3. 实验结果表明，Think&Cite在多个数据集上显著优于现有方法，有效提升了属性文本生成的质量和准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）虽然能力突出，但容易产生幻觉和不准确的事实信息。为了解决这个问题，研究人员致力于属性文本生成，即提示LLMs生成带有支持性证据的内容。本文提出了一种名为Think&Cite的新框架，将属性文本生成形式化为一个与搜索集成的多步骤推理问题。具体来说，我们提出了自引导蒙特卡洛树搜索（SG-MCTS），它利用LLMs的自我反思能力来推理MCTS的中间状态，从而指导树的扩展过程。为了提供可靠和全面的反馈，我们引入了进度奖励建模，从生成和属性两个方面衡量从根到当前状态的树搜索进度。我们在三个数据集上进行了广泛的实验，结果表明我们的方法明显优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在属性文本生成中容易产生幻觉和不准确事实的问题。现有方法通常难以有效地进行多步骤推理和证据检索，导致生成的内容缺乏可靠的事实依据。

核心思路：论文的核心思路是将属性文本生成视为一个多步骤推理和搜索问题，并利用大型语言模型的自我反思能力来指导搜索过程。通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）探索不同的生成路径，并使用奖励模型评估每个路径的进展，从而选择最佳的生成策略。

技术框架：Think&Cite框架主要包含以下几个模块：1) 自引导蒙特卡洛树搜索（SG-MCTS）：利用LLM的自我反思能力，对MCTS的中间状态进行推理，指导树的扩展过程，从而更有效地探索生成空间。2) 进度奖励建模：从生成和属性两个方面衡量从根节点到当前状态的树搜索进度，为MCTS提供可靠和全面的反馈。奖励模型用于评估生成文本的质量和相关证据的充分性。3) 文本生成模块：基于MCTS搜索的结果，生成最终的属性文本。

关键创新：论文的关键创新在于提出了自引导蒙特卡洛树搜索（SG-MCTS）和进度奖励建模。SG-MCTS利用LLM的自我反思能力来指导树搜索，避免了盲目搜索，提高了搜索效率。进度奖励建模能够更准确地评估生成过程的进展，为MCTS提供更有效的反馈。与现有方法相比，Think&Cite能够更好地进行多步骤推理和证据检索，从而生成更准确和可靠的属性文本。

关键设计：SG-MCTS的关键设计在于如何利用LLM的自我反思能力来指导树的扩展。具体来说，LLM被用于评估当前状态的质量，并预测下一步可能的行动。进度奖励建模的关键设计在于如何定义生成和属性的进度。论文可能使用了特定的指标来衡量生成文本的流畅性、相关性和事实准确性，以及相关证据的充分性和可靠性。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Think&Cite在三个数据集上显著优于基线方法，在生成文本的事实准确性方面取得了显著提升。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找（未知）。该研究验证了自引导蒙特卡洛树搜索和进度奖励建模在属性文本生成中的有效性。

🎯 应用场景

Think&Cite框架可应用于需要高可靠性和事实准确性的文本生成场景，例如新闻报道、学术写作、产品描述等。该研究有助于提高生成文本的质量和可信度，减少虚假信息的传播，并为用户提供更可靠的信息来源。未来，该方法可以进一步扩展到其他自然语言处理任务，例如问答系统和对话生成。

📄 摘要（原文）

Despite their outstanding capabilities, large language models (LLMs) are prone to hallucination and producing factually incorrect information. This challenge has spurred efforts in attributed text generation, which prompts LLMs to generate content with supporting evidence. In this paper, we propose a novel framework, called Think&Cite, and formulate attributed text generation as a multi-step reasoning problem integrated with search. Specifically, we propose Self-Guided Monte Carlo Tree Search (SG-MCTS), which capitalizes on the self-reflection capability of LLMs to reason about the intermediate states of MCTS for guiding the tree expansion process. To provide reliable and comprehensive feedback, we introduce Progress Reward Modeling to measure the progress of tree search from the root to the current state from two aspects, i.e., generation and attribution progress. We conduct extensive experiments on three datasets and the results show that our approach significantly outperforms baseline approaches.