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大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出色，但它们也经常犯事实错误。这是因为它们仅仅依赖于自身参数化的知识，而缺乏对外部信息的获取和验证能力。为了解决这个问题，检索增强生成（RAG）应运而生。RAG 通过检索相关知识来增强 LLMs 的输入，从而减少事实错误。然而，传统的 RAG 方法会无差别地检索和整合固定数量的文本片段，无论检索是否必要，或者文本片段是否相关，这会降低 LLMs 的通用性，甚至导致生成无用的响应。

为了克服这些局限性，本文介绍了一种名为自我反思检索增强生成 (SELF-RAG) 的新框架。SELF-RAG 通过按需检索和自我反思来提高 LLMs 的生成质量和事实准确性，同时不损害其通用性。

SELF-RAG 的工作原理

SELF-RAG 训练一个单一的任意 LLM，使其能够根据任务输入自适应地检索文本片段，并使用称为反思标记的特殊标记来生成和反思检索到的文本片段以及自身的生成内容。反思标记分为检索标记和批判标记，分别指示是否需要检索以及生成质量。

具体来说，给定一个输入提示和之前的生成内容，SELF-RAG 首先确定是否需要用检索到的文本片段来增强后续生成。如果需要，它会输出一个检索标记，按需调用检索模型（步骤 1）。随后，SELF-RAG 会同时处理多个检索到的文本片段，评估其相关性，然后生成相应的任务输出（步骤 2）。然后，它会生成批判标记来评价自身的输出，并根据事实准确性和整体质量选择最佳输出（步骤 3）。

SELF-RAG 的优势

SELF-RAG 的优势在于：

• 按需检索： 与传统 RAG 方法不同，SELF-RAG 能够根据需要决定是否检索文本片段，从而提高效率和通用性。
• 自我反思： SELF-RAG 通过生成反思标记来评价自身的输出，并根据评价结果调整后续的生成过程，从而提高生成质量和事实准确性。
• 可控性： SELF-RAG 的反思标记可以用来控制模型的行为，使其能够根据不同的任务需求进行调整。例如，在需要事实准确性的任务中，可以设置更高的检索频率，而在更开放的任务中，可以降低检索频率，并优先考虑创造性。

实验结果

研究人员在六项任务上对 SELF-RAG 进行了评估，包括推理、长文本生成等。结果表明，SELF-RAG 在所有任务上都显著优于其他预训练和指令微调的 LLMs，包括 ChatGPT 和检索增强 Llama2-chat。

总结

SELF-RAG 是一种新颖的框架，它通过按需检索和自我反思来提高 LLMs 的生成质量和事实准确性。SELF-RAG 的设计理念和实验结果表明，它有潜力解决 LLMs 中存在的许多问题，并为未来 LLMs 的发展提供新的方向。

参考文献

• Asai, A., Wu, Z., Wang, Y., Sil, A., & Hajishirzi, H. (2023). SELF-RAG: Learning to retrieve, generate, and critique through self-reflection. In International Conference on Learning Representations.
• Gao, T., Shi, W., Min, S., & Hajishirzi, H. (2023). ALCE: A large-scale dataset for long-form question answering with citations. In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 5752–5765).
• Lewis, P., Liu, Y., Ma, R., Laqa, S., Radford, A., Wu, J., & Zettlemoyer, L. (2020). BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
• Mallen, C., Chen, M., Wang, Y., & Hajishirzi, H. (2023). PopQA: A large-scale dataset for open-domain question answering over popular culture. In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 5347–5359).
• Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Peng, J., Wang, Z., Zhou, M., … & Sutskever, I. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155.
• Touvron, J., Lachaux, M., Aziza, T., Crumeyrolle, S., Faußer, M., Huggingface, T., … & Joulin, A. (2023). Llama 2: Open and efficient foundation models. arXiv preprint arXiv:2307.09286.
• Wang, Y., Chen, M., Mallen, C., & Hajishirzi, H. (2023). Open-instruct: A benchmark for open-ended instruction following. In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 5551–5564).

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https://openreview.net/pdf?id=hSyW5go0v8

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Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个新的框架，名为Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation (SELF-RAG)，旨在解决大型语言模型（LLMs）在生成响应时存在的准确性问题。尽管LLMs在许多任务上表现出色，但它们仍然会因为完全依赖于模型内部的参数知识而产生包含事实错误的响应。为了解决这个问题，SELF-RAG通过检索（retrieval）和自我反思（self-reflection）来提高LLMs生成文本的质量和事实准确性。

具体来说，SELF-RAG框架的目标是：

1. 提高事实准确性：通过检索相关知识来减少LLMs在知识密集型任务中的事实错误。
2. 增强模型的灵活性：通过自适应地检索文档，而不是无差别地检索固定数量的文档，从而避免引入无关或错误信息。
3. 自我反思：在生成过程中，模型能够生成特殊的反射（reflection）标记，这些标记用于指示检索的需求、评估检索到的文档的相关性以及生成内容的质量。
4. 可控性：在推理阶段，通过生成反射标记，使得模型的行为可以根据不同的任务需求进行调整。

通过这种方式，SELF-RAG旨在在不损害LLMs原有创造力和多样性的同时，提高其生成文本的事实准确性和可靠性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 在这篇论文中，作者提到了与SELF-RAG框架相关的几个研究领域和具体工作，主要包括：

1. 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：这类方法通过在LLMs的输入中加入检索到的文本段落来减少知识密集型任务中的事实错误。例如，Lewis et al. (2020) 和 Guu et al. (2020) 的工作。
2. 训练和生成中的批评（Training and generating with critics）：使用人类反馈（例如，通过强化学习）来训练LLMs以符合人类偏好。例如，Ouyang et al. (2022) 和 Wu et al. (2023) 的工作。
3. 控制生成（Controlling generation）：使用特定的控制标记来引导LLMs的文本生成。例如，Lu et al. (2022) 和 Korbak et al. (2023) 的工作。
4. LLMs的细化（Refinement of LLMs）：通过迭代地提示模型生成任务输出、自然语言反馈和精炼的任务输出来提高模型性能。例如，Dhuliawala et al. (2023)、Madaan et al. (2023) 和 Paul et al. (2023) 的工作。
5. 自我评估引导的解码（Self-evaluation-guided decoding）：Xie et al. (2023) 提出了一个自我评估引导的解码框架，专注于推理任务。
6. 检索增强的对话生成（Retrieval-augmented dialogue generation）：例如，Jiang et al. (2023) 提出了一种自适应检索方法，用于在生成对话时检索段落。
7. 检索增强的指令遵循（Retrieval-augmented instruction following）：例如，Luo et al. (2023) 提出了一种方法，通过指令调整语言模型以适应检索到的文档。

这些相关工作为SELF-RAG框架提供了理论基础和技术背景，SELF-RAG在这些工作的基础上进行了创新，特别是在自我反思和检索需求的自适应性方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个新的框架SELF-RAG（Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation）来解决大型语言模型（LLMs）在生成响应时的事实准确性问题。SELF-RAG框架的内核思想是在模型的生成过程中引入自我反思（self-reflection）机制，以实现对检索（retrieval）和生成内容的动态控制。具体解决方案包括以下几个关键步骤：

1. 自适应检索（Adaptive Retrieval）：
   • SELF-RAG训练一个语言模型（LM），使其能够在生成过程中根据需要动态地决定是否进行检索。
   • 使用特殊的检索标记（retrieval tokens）来指示模型是否需要检索额外的信息来支持当前的生成任务。
2. 自我反思（Self-Reflection）：
   • 在生成过程中，模型会生成特殊的反思标记（reflection tokens），这些标记用于评估检索到的文档的相关性、支持程度以及生成内容的质量。
   • 反思标记包括检索标记（Retrieve）、相关性标记（ISREL）、支持度标记（ISSUP）和有用性标记（ISUSE）。
3. 端到端训练（End-to-End Training）：
   • 在训练阶段，SELF-RAG通过一个批评模型（critic model）来生成反思标记，并将其插入到训练数据中，然后训练生成模型（generator model）来学习如何生成这些反思标记。
   • 生成模型在训练时学会预测下一个生成的文本标记以及反思标记，而不需要在推理时依赖于批评模型。
4. 可定制的解码算法（Customizable Decoding Algorithm）：
   • 在推理阶段，SELF-RAG允许通过调整反思标记的预测来满足不同的任务需求，例如，可以灵活调整检索频率，或者根据用户偏好定制模型行为。
5. 实验验证（Empirical Validation）：
   • 通过在多个任务上的实验，包括推理和长文本生成任务，验证SELF-RAG相对于现有LLMs和检索增强模型的性能提升。
   • 实验结果表明，SELF-RAG在提高事实准确性、引用准确性以及生成质量方面显着优于现有的模型。

通过这些方法，SELF-RAG能够在不牺牲LLMs原有创造力和多样性的同时，显着提高其生成内容的事实准确性和可靠性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了一系列的实验来验证SELF-RAG框架的有效性。以下是实验的主要内容：

1. 任务和数据集：
   • 实验涵盖了多种下游任务，包括封闭集任务（如事实验证和多项选择推理）和短形式问答（QA）任务。
   • 长形式生成任务包括传记生成和长形式QA任务。
   • 使用了多个数据集，如PubHealth、ARCChallenge、PopQA、TriviaQA-unfiltered、传记生成任务和ALCE-ASQA等。
2. 基线模型：
   • 与没有检索能力的预训练大型语言模型（如Llama27B、13B和Alpaca7B、13B）进行比较。
   • 与使用检索增强的模型（如Ret-Llama2-c13B、ChatGPT和Ret-ChatGPT）进行比较。
   • 与同时进行的工作（如CoVE65B）和训练时使用检索的模型（如SAIL和Toolformer）进行比较。
3. 实验设置：
   • 在训练阶段，使用来自不同来源的150k指令-输出对作为训练数据。
   • 在推理阶段，使用不同的权重来调整反思标记对最终生成样本的影响，并设置检索阈值来控制检索频率。
4. 评估指标：
   • 使用多种指标来评估模型的性能，包括准确性、事实得分（FactScore）、正确性（str-em）、流畅性（MAUVE）、引用精确度和召回率等。
5. 主要结果：
   • SELF-RAG在所有任务中显着优于没有检索能力的基线模型，甚至在某些任务中超过了ChatGPT。
   • 在与检索增强的模型比较中，SELF-RAG在大多数任务中也取得了最佳性能，尤其是在事实准确性和引用准确性方面。
6. 分析：
   • 进行了消融研究（Ablation Studies）来识别SELF-RAG中哪些组件起到了关键作用。
   • 分析了推理时定制化（如调整权重）对模型性能的影响。
   • 研究了训练数据规模对模型性能的影响。
   • 评估了批评模型（Critic LM）在预测反思标记方面的准确性。
7. 人类评估：
   • 对SELF-RAG生成的输出进行了人类评估，以验证其支持性和可信度。

通过这些实验，论文全面地展示了SELF-RAG在不同任务和数据集上的性能，并与现有的模型进行了比较，证明了其在提高生成内容质量方面的优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管SELF-RAG框架在提高大型语言模型（LLMs）生成内容的事实准确性方面取得了显着进展，但仍有一些潜在的研究方向可以进一步探索：

1. 检索系统的改进：研究如何改进检索组件，以便更有效地检索到与任务相关的信息。这可能包括对检索算法的优化、使用更先进的文档表示方法，或者针对特定任务定制检索策略。
2. 多模态检索：将图像、视频或其他非文本数据纳入检索过程，以支持多模态任务，如图像描述、视频内容生成等。
3. 跨语言和跨领域的泛化能力：研究SELF-RAG框架在不同语言和领域中的泛化能力，以及如何调整模型以适应新的语言环境和知识领域。
4. 模型解释性：提高模型的可解释性，使研究人员和用户能够更好地理解模型是如何做出决策的，特别是在生成过程中如何使用检索到的信息。
5. 实时检索与生成：探索在实时对话或交互式应用中，如何快速有效地结合检索和生成，以提供及时且准确的响应。
6. 安全性和伦理性：研究如何确保模型生成的内容不仅准确，而且符合伦理标准，避免生成有害或不当的信息。
7. 用户定制化和个性化：研究如何允许用户根据自己的需求和偏好定制模型的行为，例如通过调整反思标记的权重来控制生成内容的风格和深度。
8. 模型鲁棒性：研究模型在面对不准确或有偏见的检索结果时的鲁棒性，以及如何提高模型在这些情况下的性能。
9. 模型训练效率：研究如何优化训练过程，减少计算资源消耗，同时保持或提高模型性能。
10. 模型集成和联合学习：探索将SELF-RAG与其他类型的模型（如知识图谱、规则引擎等）集成的方法，以及如何通过联合学习来提高整体系统的性能。

这些研究方向不仅可以进一步推动SELF-RAG框架的发展，还可以为整个自然语言处理领域带来新的见解和突破。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文介绍了SELF-RAG（Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation）框架，旨在通过检索和自我反思来提高大型语言模型（LLMs）生成文本的质量和事实准确性。以下是论文的主要内容总结：

1. 问题背景：LLMs在生成响应时常常包含事实错误，这限制了它们在知识密集型任务中的应用。虽然检索增强生成（RAG）方法通过检索相关信息来减少错误，但这些方法可能会降低模型的灵活性并引入不必要的信息。
2. SELF-RAG框架：提出了一个新的框架，它通过自适应检索和生成过程中的自我反思来增强LLMs。这包括在生成过程中使用特殊的反射标记来控制检索需求、评估相关性和生成质量。
3. 关键组件：
   • 自适应检索：模型根据任务需求动态决定是否进行检索。
   • 自我反思：模型生成反射标记，包括检索标记、相关性标记、支持度标记和有用性标记。
   • 端到端训练：通过批评模型生成的反射标记训练生成模型，使其能够在推理时自主生成这些标记。
4. 实验验证：在多个任务上进行了实验，包括封闭集任务、短形式问答和长形式生成任务。实验结果表明，SELF-RAG在提高事实准确性、引用准确性和生成质量方面显着优于现有的LLMs和RAG模型。
5. 分析和讨论：进行了消融研究来验证SELF-RAG中各个组件的重要性，分析了推理时定制化对模型性能的影响，以及训练数据规模对模型性能的影响。
6. 结论：SELF-RAG框架有效地提高了LLMs在多种任务上的性能，特别是在事实准确性和引用准确性方面。同时，它为模型在推理时提供了更高的可控性。
7. 未来工作：论文提出了一些未来研究方向，包括改进检索系统、跨语言和跨领域的泛化能力、模型解释性、实时检索与生成、安全性和伦理性、用户定制化、模型鲁棒性、训练效率和模型集成等。

总的来说，这篇论文提出了一个创新的框架，通过结合检索和自我反思机制，显着提升了LLMs在生成任务中的表现，特别是在确保生成内容的事实准确性方面。

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近年来，人工智能领域取得了突破性的进展，模型的能力不断提升，应用范围也越来越广。从语言模型到视觉模型，从单一任务到多任务，人工智能系统正朝着越来越“同质化”的方向发展。这背后隐藏着一种深刻的趋势：表征的收敛。

1. 表征收敛：从不同模型到不同模态

1.1. 模型间的表征对齐：

近年来，越来越多的系统建立在预训练的基础模型之上，这些模型在各种任务中表现出惊人的通用性，暗示着它们在表征数据的方式上存在着某种程度的“普遍性”。

Lenc 和 Vedaldi (2015) 在他们的研究中发现，即使模型训练于不同的图像数据集上，它们的前几层仍然可以相互替换，并且保持良好的性能。这表明，不同的模型在表征数据的初始阶段，可能趋向于采用类似的策略。

Bansal 等人 (2021) 进一步发现，使用自监督方法训练的模型，其表征与监督学习训练的模型高度一致。

Moschella 等人 (2022) 则展示了“零样本”模型拼接的可行性，即使训练于不同语言的文本模型，它们也往往以惊人的相似方式嵌入数据。

1.2. 规模与性能：

Kornblith 等人 (2019) 发现，模型的表征对齐程度与模型的规模密切相关，更大的模型往往表现出更高的对齐度。

Balestriero 和 Baraniuk (2018) 从理论上证明，具有相似输出的模型（例如，具有高性能的模型）也具有相似的内部激活。

1.3. 模态间的表征对齐：

令人惊奇的是，表征的收敛甚至跨越了不同的数据模态。

Merullo 等人 (2022) 将模型拼接扩展到跨模态场景，发现只需要一个线性投影，就可以将视觉模型与语言模型拼接起来，并在视觉问答和图像字幕等任务中取得良好的性能。

Koh 等人 (2023) 则证明了线性拼接也可以在相反方向上起作用，将文本输入对齐到视觉输出。

近年来，许多语言-视觉模型将预训练的语言和视觉模型拼接在一起。例如，LLaVA (Liu 等人, 2023) 通过将视觉特征投影到语言模型中，使用一个两层 MLP 网络，取得了最先进的结果。

1.4. 模型与大脑的表征对齐：

值得注意的是，神经网络还表现出与大脑中生物表征的显著对齐性 (Yamins 等人, 2014)。

1.5. 表征对齐与下游性能：

如果模型正朝着更准确地表征现实世界收敛，那么我们预期表征对齐应该与下游任务的性能提升相对应。

2. 表征收敛的驱动力量：

2.1. 任务的通用性：

每个训练数据点和目标（任务）都会对模型施加额外的约束。随着数据和任务的规模扩大，能够满足这些约束的表征数量会相应减少。

2.2. 模型的容量：

假设存在一个适用于标准学习目标的全局最优表征，那么在足够的数据情况下，扩大模型（即使用更大的函数类）以及改进优化方法，应该更有效地找到该最优解的更好近似。

2.3. 简洁性的偏好：

深层网络倾向于找到对数据的简洁拟合，而模型越大，这种偏好就越强。因此，随着模型越来越大，我们应该预期它们会收敛到更小的解空间。

3. 我们正在收敛到什么表征？

3.1. 理想世界：

作者假设，我们正在收敛到的表征，是一个对生成我们观察结果的潜在现实的统计模型。

3.2. 对比学习：

作者认为，对比学习算法可以学习到潜在现实的统计模型。对比学习算法通过学习一个表征函数，使得共同出现的观察结果在表征空间中彼此靠近，而独立出现的观察结果则彼此远离。

4. 表征收敛的意义：

4.1. 规模的重要性：

作者认为，规模对于实现高水平的智能至关重要。随着模型参数、数据量和计算量的增加，表征会收敛，而与其他建模选择甚至数据模态无关。

4.2. 跨模态数据共享：

如果存在一个模态无关的“柏拉图式”表征，那么图像数据和语言数据都应该有助于找到它。这意味着，如果我们想要训练最好的视觉模型，我们应该不仅在图像数据上训练，还应该在语言数据上训练。

4.3. 跨模态迁移和适应：

当两个表征对齐时，从一个表征过渡到另一个表征应该是一个简单的函数，并且很容易获得。

4.4. 减少幻觉和偏差：

如果模型确实正在收敛到一个准确的现实模型，并且规模推动了这种收敛，那么我们可能会预期幻觉会随着规模的增加而减少。

5. 挑战和局限：

5.1. 不同模态的信息差异：

不同的模态可能包含不同的信息。例如，语言模型可能无法描述观测日全食的无与伦比的体验，而图像模型可能无法传达“我相信言论自由”这样的抽象概念。

5.2. 表征收敛的局限性：

作者的论点主要集中在视觉和语言两个模态上。虽然作者预期其他模态也将遵循类似的趋势，但目前还没有看到所有领域都达到相同的收敛水平。

5.3. 社会偏差：

研究人员的偏差和人工智能社区的集体偏好，已经塑造了模型发展的轨迹。

5.4. 特定目的的智能：

不同的智能系统可以被设计来完成不同的任务。例如，生物信息学系统可以预测蛋白质结构，而自动驾驶汽车可以遵循高速公路上的车道。

5.5. 对齐度衡量：

作者在实验中使用了互斥最近邻度量，但关于衡量对齐度的优缺点存在着激烈的争论。

6. 未来展望：

作者的论点为我们理解人工智能模型的表征收敛提供了新的视角，也为未来人工智能的发展指明了方向。

参考文献：

• Lenc, K., & Vedaldi, A. (2015). Understanding image representations by measuring their equivariance and equivalence. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 991-999).
• Bansal, Y., Nakkiran, P., & Barak, B. (2021). Revisiting model stitching to compare neural representations. Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 225-236.
• Moschella, L., Maiorca, V., Fumero, M., Norelli, A., Locatello, F., & Rodolà, E. (2022). Relative representations enable zero-shot latent space communication. arXiv preprint arXiv:2209.15430.
• Kornblith, S., Norouzi, M., Lee, H., & Hinton, G. (2019). Similarity of neural network representations revisited. In International Conference on Machine Learning (pp. 3519-3529). PMLR.
• Balestriero, R., & Baraniuk, R. G. (2018). A spline theory of deep learning. In International Conference on Machine Learning (pp. 374-383). PMLR.
• Merullo, J., Castricato, L., Eickhoff, C., & Pavlick, E. (2022). Linearly mapping from image to text space. arXiv preprint arXiv:2209.15162.
• Koh, J. Y., Salakhutdinov, R., & Fried, D. (2023). Grounding language models to images for multimodal inputs and outputs. In International Conference on Machine Learning (pp. 17283-17300). PMLR.
• Liu, H., Li, C., Wu, Q., & Lee, Y. J. (2023). Visual instruction tuning. In NeurIPS.
• Yamins, D. L., Hong, H., Cadieu, C. F., Solomon, E. A., Seibert, D., & DiCarlo, J. J. (2014). Performance-optimized hierarchical models predict neural responses in higher visual cortex. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8619-8624.

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https://arxiv.org/html/2405.07987v1

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