Evaluating the Effectiveness of Retrieval-Augmented Large Language Models in Scientific Document Reasoning

📄 arXiv: 2311.04348v1 📥 PDF

作者: Sai Munikoti, Anurag Acharya, Sridevi Wagle, Sameera Horawalavithana

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-07

备注: 5 pages

💡 一句话要点

评估检索增强型大语言模型在科学文献推理中的有效性

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

关键词: 大语言模型 检索增强 科学文献 推理能力 虚构证据 信息检索 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在生成信息时常常出现幻觉现象，导致提供不准确的事实信息。
  2. 论文提出通过检索增强型大语言模型，利用外部知识库的信息来改善科学文献推理的准确性和可解释性。
  3. 实验结果显示，尽管模型在科学任务中表现出一定的推理能力，但仍然存在虚构证据的问题，且使用科学语料库并未有效缓解这一风险。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLM）取得了显著进展，但它们常常提供看似合理但不真实的信息，称为幻觉。检索增强型LLM通过从外部数据源检索相关信息来解决这些问题，从而增强训练过程。本研究对这些模型在科学文献推理任务中的表现进行了批判性评估。我们调整了多种模型变体，并在科学文献推理基准上评估了检索文档段落的有效性。研究结果表明，这些模型在科学任务中以虚构证据来支持预测，并且利用科学语料库作为预训练数据并未降低证据虚构的风险。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决检索增强型大语言模型在科学文献推理中存在的虚构证据问题。现有方法在生成信息时容易出现不准确的事实，影响推理的可信度。

核心思路：论文的核心思路是通过检索增强的方式，结合外部知识库的信息来提升模型的推理能力和结果的可验证性。这样的设计旨在减少模型生成虚假信息的风险。

技术框架：整体架构包括多个模型变体的调优，采用科学领域特定的指令进行训练，并在科学文献推理基准上进行评估。主要模块包括信息检索、模型推理和结果验证。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过检索外部知识库的信息来增强模型的推理能力，这与传统的仅依赖模型内部参数的方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，论文对模型进行了多种变体的调优，损失函数的设计考虑了推理的准确性和可解释性，网络结构则结合了检索模块与生成模块的协同工作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，尽管检索增强型模型在科学任务中能够提供一定的推理支持，但仍然存在虚构证据的现象。具体而言，模型在某些任务上的表现未能显著优于基线，显示出在科学推理中仍需进一步优化和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学研究、学术写作和信息检索等。通过提升模型在科学文献推理中的准确性和可解释性，能够为研究人员提供更可靠的辅助工具，促进科学知识的传播与应用。未来，该技术可能在教育、科研和信息服务等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Despite the dramatic progress in Large Language Model (LLM) development, LLMs often provide seemingly plausible but not factual information, often referred to as hallucinations. Retrieval-augmented LLMs provide a non-parametric approach to solve these issues by retrieving relevant information from external data sources and augment the training process. These models help to trace evidence from an externally provided knowledge base allowing the model predictions to be better interpreted and verified. In this work, we critically evaluate these models in their ability to perform in scientific document reasoning tasks. To this end, we tuned multiple such model variants with science-focused instructions and evaluated them on a scientific document reasoning benchmark for the usefulness of the retrieved document passages. Our findings suggest that models justify predictions in science tasks with fabricated evidence and leveraging scientific corpus as pretraining data does not alleviate the risk of evidence fabrication.