ReARTeR: Retrieval-Augmented Reasoning with Trustworthy Process Rewarding

📄 arXiv: 2501.07861v1 📥 PDF

作者: Zhongxiang Sun, Qipeng Wang, Weijie Yu, Xiaoxue Zang, Kai Zheng, Jun Xu, Xiao Zhang, Song Yang, Han Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-14

备注: 11 pages, 5 figures

💡 一句话要点

ReARTeR：通过可信过程奖励增强RAG系统的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 多步推理 过程奖励模型 过程解释模型 蒙特卡洛树搜索

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统在复杂推理中存在不足，缺乏解释性，且过程奖励模型存在偏差，影响推理效果。
  2. ReARTeR通过可信过程奖励，在测试时提供解释，后训练时优化偏好数据，提升RAG推理能力。
  3. 实验表明，ReARTeR在多步推理基准上取得了显著提升，验证了其增强RAG系统推理能力的潜力。

📝 摘要（中文）

面向大语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）系统在知识密集型任务中展现出潜力，但在复杂的多步推理方面存在局限性。现有方法将RAG与思维链推理或使用过程奖励模型（PRM）的测试时搜索相结合，但面临缺乏解释性、PRM训练数据偏差、PRM评分的早期步骤偏差以及推理潜力后训练优化不足等挑战。为了解决这些问题，我们提出了通过可信过程奖励进行检索增强推理（ReARTeR）框架，该框架通过后训练和测试时缩放来增强RAG系统的推理能力。在测试时，ReARTeR通过过程奖励模型实现准确的标量评分，并通过过程解释模型（PEM）生成自然语言解释，从而实现步骤细化。在后训练期间，它利用由可信过程奖励引导的蒙特卡洛树搜索来收集高质量的步骤级偏好数据，并通过迭代偏好优化进行优化。ReARTeR解决了三个核心挑战：（1）PRM和PEM之间的不一致，通过离策略偏好学习解决；（2）PRM训练数据中的偏差，通过平衡的注释方法和对具有挑战性的示例的更强注释来缓解；（3）PRM中的早期步骤偏差，通过基于时间差的先行搜索策略解决。在多步推理基准上的实验结果表明，ReARTeR取得了显著的改进，突显了其在提升RAG系统推理能力方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有检索增强生成（RAG）系统在处理复杂的多步推理任务时，面临着缺乏解释性、过程奖励模型（PRM）训练数据存在偏差、PRM评分存在早期步骤偏差以及推理潜力在后训练阶段优化不足等问题。这些问题限制了RAG系统在知识密集型任务中的应用效果。

核心思路：ReARTeR的核心思路是通过引入可信的过程奖励机制，在测试时提供自然语言解释，并利用这些解释来指导步骤细化。同时，在后训练阶段，通过蒙特卡洛树搜索和迭代偏好优化，收集高质量的步骤级偏好数据，从而提升RAG系统的推理能力。这种设计旨在解决PRM的偏差问题，并充分挖掘RAG系统的推理潜力。

技术框架：ReARTeR框架包含两个主要阶段：测试时推理和后训练优化。在测试时，ReARTeR利用过程奖励模型（PRM）进行准确的标量评分，并使用过程解释模型（PEM）生成自然语言解释。这些解释用于指导步骤细化，从而提高推理的准确性。在后训练阶段，ReARTeR使用蒙特卡洛树搜索，由可信的过程奖励引导，收集高质量的步骤级偏好数据，并通过迭代偏好优化来进一步提升推理能力。

关键创新：ReARTeR的关键创新在于引入了可信的过程奖励机制，该机制通过过程奖励模型（PRM）和过程解释模型（PEM）的协同工作，实现了对推理过程的细粒度评估和解释。此外，ReARTeR还采用了离策略偏好学习、平衡的注释方法和基于时间差的先行搜索策略，以解决PRM和PEM之间的不一致、PRM训练数据中的偏差以及PRM中的早期步骤偏差等问题。

关键设计：ReARTeR的关键设计包括：(1) 使用离策略偏好学习来对齐PRM和PEM，确保奖励和解释的一致性；(2) 采用平衡的注释方法，并对具有挑战性的示例进行更强的注释，以减少PRM训练数据中的偏差；(3) 使用基于时间差的先行搜索策略，缓解PRM中的早期步骤偏差。此外，ReARTeR还使用了蒙特卡洛树搜索和迭代偏好优化等技术，以充分挖掘RAG系统的推理潜力。具体参数设置和网络结构等细节在论文中进行了详细描述，此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReARTeR在多步推理基准上取得了显著的改进。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述，此处未知。总体而言，ReARTeR的性能提升验证了其在增强RAG系统推理能力方面的有效性。

🎯 应用场景

ReARTeR可应用于需要复杂推理和知识检索的各种场景，例如问答系统、智能客服、医疗诊断辅助、金融分析等。通过提供更准确、可解释的推理结果，ReARTeR能够提高决策效率和质量，并为用户提供更可靠的信息支持。未来，该技术有望在更多知识密集型领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for Large Language Models (LLMs) hold promise in knowledge-intensive tasks but face limitations in complex multi-step reasoning. While recent methods have integrated RAG with chain-of-thought reasoning or test-time search using Process Reward Models (PRMs), these approaches encounter challenges such as a lack of explanations, bias in PRM training data, early-step bias in PRM scores, and insufficient post-training optimization of reasoning potential. To address these issues, we propose Retrieval-Augmented Reasoning through Trustworthy Process Rewarding (ReARTeR), a framework that enhances RAG systems' reasoning capabilities through post-training and test-time scaling. At test time, ReARTeR introduces Trustworthy Process Rewarding via a Process Reward Model for accurate scalar scoring and a Process Explanation Model (PEM) for generating natural language explanations, enabling step refinement. During post-training, it utilizes Monte Carlo Tree Search guided by Trustworthy Process Rewarding to collect high-quality step-level preference data, optimized through Iterative Preference Optimization. ReARTeR addresses three core challenges: (1) misalignment between PRM and PEM, tackled through off-policy preference learning; (2) bias in PRM training data, mitigated by balanced annotation methods and stronger annotations for challenging examples; and (3) early-step bias in PRM, resolved through a temporal-difference-based look-ahead search strategy. Experimental results on multi-step reasoning benchmarks demonstrate significant improvements, underscoring ReARTeR's potential to advance the reasoning capabilities of RAG systems.