IAG: Induction-Augmented Generation Framework for Answering Reasoning Questions

📄 arXiv: 2311.18397v1 📥 PDF

作者: Zhebin Zhang, Xinyu Zhang, Yuanhang Ren, Saijiang Shi, Meng Han, Yongkang Wu, Ruofei Lai, Zhao Cao

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-30

💡 一句话要点

提出IAG框架以解决隐式推理问题

🎯 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: 隐式推理 检索增强生成 知识蒸馏 大型语言模型 开放域问答 智能助手 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的检索增强生成方法在处理隐式推理问题时，因知识库覆盖有限和信息噪声而表现不足。
  2. 本文提出的IAG框架结合诱导知识与检索文档，通过新型提示方法利用大型语言模型进行隐式推理。
  3. 实验结果显示，IAG在两个开放域问答任务上超越了RAG基线和ChatGPT，且在多个排行榜中名列前茅。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）通过结合外部知识与语言模型的参数记忆，已成为开放域问答任务的最先进架构。然而，常见知识库受限于覆盖范围和噪声信息，使得基于检索的方法无法有效回答隐式推理问题。本文提出了一种诱导增强生成（IAG）框架，利用诱导知识与检索文档结合进行隐式推理。我们通过一种基于诱导推理模式的新型提示方法，利用大型语言模型（LLMs）来推导此类知识。IAG实现了两个版本，分别为IAG-GPT和IAG-Student，前者直接利用GPT-3生成的知识进行答案预测，后者通过引入学生诱导模型消除了推理时对GPT服务的依赖。实验结果表明，IAG在两个开放域问答任务上超越了RAG基线和ChatGPT，且我们的最佳模型在CSQA2.0和StrategyQA的官方排行榜中均获得第一名。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有检索增强生成方法在隐式推理问题上的不足，主要体现在知识库的覆盖范围有限和信息噪声影响答案的准确性。

核心思路：提出诱导增强生成（IAG）框架，通过结合诱导知识与检索文档，利用大型语言模型推导隐式推理所需的知识，以提高问答系统的推理能力。

技术框架：IAG框架包含两个主要版本：IAG-GPT直接利用GPT-3生成的知识进行答案预测，而IAG-Student通过知识蒸馏训练一个学生诱导模型，消除对GPT服务的依赖。

关键创新：最重要的创新在于引入诱导知识的概念，并通过新型的提示方法使大型语言模型能够有效推导隐式推理所需的知识，这与传统的基于检索的方法形成了本质区别。

关键设计：在IAG-Student中，采用知识蒸馏技术训练学生模型，并通过可微分的束搜索反馈进一步优化模型性能，确保在推理时的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IAG框架在两个开放域问答任务上显著超越了RAG基线和ChatGPT，具体表现为在CSQA2.0和StrategyQA排行榜中均获得第一名，展示了其在隐式推理问题上的强大能力和有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在开放域问答系统、智能助手和教育技术等领域。通过提升隐式推理能力，IAG框架能够为用户提供更准确和深入的答案，推动人机交互的智能化进程。未来，该技术还可能扩展到其他需要复杂推理的任务，如法律咨询和医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG), by incorporating external knowledge with parametric memory of language models, has become the state-of-the-art architecture for open-domain QA tasks. However, common knowledge bases are inherently constrained by limited coverage and noisy information, making retrieval-based approaches inadequate to answer implicit reasoning questions. In this paper, we propose an Induction-Augmented Generation (IAG) framework that utilizes inductive knowledge along with the retrieved documents for implicit reasoning. We leverage large language models (LLMs) for deriving such knowledge via a novel prompting method based on inductive reasoning patterns. On top of this, we implement two versions of IAG named IAG-GPT and IAG-Student, respectively. IAG-GPT directly utilizes the knowledge generated by GPT-3 for answer prediction, while IAG-Student gets rid of dependencies on GPT service at inference time by incorporating a student inductor model. The inductor is firstly trained via knowledge distillation and further optimized by back-propagating the generator feedback via differentiable beam scores. Experimental results show that IAG outperforms RAG baselines as well as ChatGPT on two Open-Domain QA tasks. Notably, our best models have won the first place in the official leaderboards of CSQA2.0 (since Nov 1, 2022) and StrategyQA (since Jan 8, 2023).