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关键词：
- 自我反思式检索增强生成（Self-RAG）
摘要：
- 本研究介绍了一种名为自我反思式检索增强生成（Self-RAG）的新框架，旨在提高大型语言模型（LLMs）的质量和事实性。Self-RAG 针对现有方法检索增强生成（RAG）的局限性进行了改进，RAG 通过无差别地检索相关知识来改善 LLMs 的响应。Self-RAG 训练一个单一的语言模型，该模型能够根据需求自适应地检索段落，并使用反思标记对检索到的段落及其自身生成的内容进行生成和反思。为了评估 Self-RAG 的有效性，我们在各种下游任务上进行了实验，如封闭集任务、短文本生成任务和长文本生成任务。对于封闭集任务，使用准确性作为评估指标；对于短文本生成任务，基于模型生成内容中是否包含正确答案来评估性能；对于长文本生成任务，使用 FactScore 来评估传记，而正确性、流畅性、引用精确度和召回率用于 ASQA。与最先进的 LLMs 和检索增强模型如 ChatGPT 和 Llama2 聊天相比，Self-RAG 在所有评估任务中都显示出显著的改进，这些模型在开放域问答、推理、事实验证任务以及提高长文本生成的事实性和引用准确性方面均被超越。总体而言，它被证明是一个通过自适应检索和自我反思有效提高 LLMs 质量和事实性的框架。
关键点：
本研究介绍了一种名为自我反思式检索增强生成（Self-RAG）的新框架，旨在提高大型语言模型（LLMs）的质量和事实性。
Self-RAG 针对现有方法检索增强生成（RAG）的局限性进行了改进，通过训练一个单一的语言模型来自适应地按需检索段落。
Self-RAG 使用反思标记对检索到的段落及其自身生成的内容进行生成和反思。
在各种下游任务上进行了实验，如封闭集任务、短文本生成任务和长文本生成任务，以评估 Self-RAG 的有效性。
评估指标包括封闭集任务的准确性、短文本生成任务中正确答案的包含情况、长文本生成任务中传记的 FactScore，以及 ASQA 的正确性、流畅性、引用精确度和召回率。
与最先进的 LLMs 和检索增强模型如 ChatGPT 和 Llama2 聊天相比，Self-RAG 在所有评估任务中都显示出显著的改进。
它在开放域问答、推理、事实验证任务中超越了这些模型，同时也提高了长文本生成的事实性和引用准确性。
总体而言，Self-RAG 被证明是一个通过自适应检索和自我反思有效提高 LLMs 质量和事实性的框架。
正文：
本研究讨论了一种名为 Self-RAG 的新框架，它通过使用反思标记来思考它生成的内容和从其他来源找到的信息，使语言模型变得更好。他们在不同的任务上测试了 Self-RAG，并发现它比其他模型表现得更好。它改善了回答问题、推理和确保信息正确性等方面。定义 - 框架：一种做事或组织事物的方式。- 语言模型（LLMs）：可以理解和生成人类语言的程序。- 事实性：某事物的真实或准确性。- 检索增强生成（RAG）：结合查找信息和生成文本的方法。- 段落：小块文本或写作。- 下游任务：你可以用语言模型做的不同事情，如回答问题或写故事。- 准确性：某事物的正确性。- 正确答案：我们用来比较模型答案的任务的正确答案。- FactScore：衡量生成的传记与事实匹配程度的指标。- 正确性：某事物的正确性。- 流畅性：某事物被写作或口语表达的流畅和自然程度。- 引用精确度和召回率：模型包含和记住其获取信息来源的能力。
通过自我反思式检索增强生成提高大型语言模型的质量和事实性
自然语言处理（NLP）的最新进展使大型语言模型（LLMs）能够生成类似人类的响应。然而，这些模型由于缺乏事实准确性和对世界的知识而受到限制。为了解决这个问题，研究人员开发了一种名为自我反思式检索增强生成（Self-RAG）的新框架。这个框架旨在通过按需选择性检索相关知识来改善 LLM 的响应。在本研究中，我们将讨论 Self-RAG 如何工作，它与现有方法如检索增强生成（RAG）的优势，以及它在各种下游任务上的表现。我们还将将其与 ChatGPT 和 Llama2 聊天等最先进的 LLMs 和检索增强模型进行比较。
什么是自我反思式检索增强生成？
Self-RAG 是一个单一的语言模型，它可以根据需求自适应地检索段落，并在生成它们的同时反思检索到的段落和它自己的生成内容，使用反思标记。它使用两步过程来生成文本：首先，它根据上下文从外部语料库中检索相关段落；然后，在生成输出文本之前反思这些段落。该模型可以根据手头的任务使用强化学习或监督学习技术进行端到端训练。Self-RAG 与现有方法如 RAG 的主要优势在于，它不是无差别地检索所有可用知识，而是根据上下文选择性地检索相关信息，这显著提高了响应质量。此外，由于自我反思有助于模型更好地理解到目前为止生成的内容，因此它能够生成更准确的输出，与其它方法相比错误更少。
评估指标
为了评估 Self-RAG 的有效性，我们在各种下游任务上进行了实验，如封闭集任务、短文本生成任务和长文本生成任务。对于封闭集任务，使用准确性作为评估指标；对于短文本生成任务，基于模型生成内容中是否包含正确答案来评估性能。对于长文本生成任务，使用 FactScore 来评估传记，而正确性、流畅性、引用精确度和召回率用于 ASQA。
性能比较
与 ChatGPT 和 Llama2 聊天等最先进的 LLMs 和检索增强模型相比，Self-RAG 在所有评估任务中都显示出显著的改进，超越了这些模型在开放域问答、推理、事实验证任务以及提高长文本生成的事实性和引用准确性方面的表现。总体而言，它被证明是一个通过自适应检索和自我反思有效提高 LLMs 质量和事实性的框架。
参考
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