全新Self-RAG框架亮相,自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2,提升事实性与引用准确性
全新Self-RAG框架亮相,自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2,提升事实性与引用准确性
1. 基本思想
大型语言模型(LLMs)具有出色的能力,但由于完全依赖其内部的参数化知识,它们经常产生包含事实错误的回答,尤其在长尾知识中。
- 为了解决这一问题,之前的研究人员提出了检索增强生成(RAG),它通过检索相关知识来增强 LMs 的效果,尤其在需要大量知识的任务,如问答中,表现出色。
- 但 RAG 也有其局限性,例如不加选择地进行检索和只整合固定数量的段落,可能导致生成的回应不够准确或与问题不相关。
为了进一步改进,作者提出了自反思检索增强生成(Self-RAG, Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation)。这是一个新框架,它不仅可以根据需要自适应地检索段落(即:模型可以判断是否有必要进行检索增强),还引入了名为反思令牌(reflection tokens)的特殊令牌,使 LM 在推理阶段可控。
实验结果显示,Self-RAG 在多种任务上,如开放领域的问答、推理和事实验证,均表现得比现有的 LLMs(如 ChatGPT)和检索增强模型(如检索增强的 Llama2-chat)更好,特别是在事实性和引用准确性方面有显著提高。
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