ARL2: Aligning Retrievers for Black-box Large Language Models via Self-guided Adaptive Relevance Labeling

📄 arXiv: 2402.13542v2 📥 PDF

作者: Lingxi Zhang, Yue Yu, Kuan Wang, Chao Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-06-04)

备注: ACL 2024

期刊: ACL 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ARL2以解决检索器与大语言模型不匹配问题

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

关键词: 检索增强生成 大型语言模型 自适应自训练 迁移学习 零样本泛化

📋 核心要点

  1. 现有检索器与大型语言模型之间由于独立训练过程而存在不匹配问题，影响了检索增强生成的效果。
  2. ARL2通过利用大型语言模型作为标签器，进行相关证据的标注和评分，从而实现检索器的学习。
  3. 实验结果显示，ARL2在NQ和MMLU数据集上分别提高了5.4%和4.6%的准确率，展现出优越的迁移学习和零样本泛化能力。

📝 摘要（中文）

检索增强生成通过整合外部知识源的信息来提升大型语言模型（LLMs）的能力，使其适应特定领域并减少知识密集任务中的幻觉。然而，现有的检索器由于独立的训练过程和LLMs的黑箱特性，往往与LLMs不匹配。为了解决这一挑战，本文提出了ARL2，一种利用LLMs作为标签器的检索器学习技术。ARL2利用LLMs对相关证据进行标注和评分，从而在强大的LLM监督下学习检索器。此外，ARL2采用自适应自训练策略来策划高质量和多样化的相关性数据，有效降低标注成本。大量实验表明，ARL2在NQ和MMLU上分别比现有最先进的方法提高了5.4%和4.6%的准确率，并展现出强大的迁移学习能力和零样本泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决检索器与大型语言模型（LLMs）之间的对齐问题。现有方法由于独立训练，导致检索器与LLMs在信息获取上的不一致，影响了生成任务的效果。

核心思路：ARL2的核心思路是利用LLMs作为标签器，通过其对相关证据的标注和评分来指导检索器的学习。这种方法能够有效利用LLMs的强大能力，提升检索器的性能。

技术框架：ARL2的整体架构包括两个主要模块：首先是利用LLMs进行相关证据的标注和评分，其次是基于这些标注数据进行自适应自训练，以生成高质量的训练数据。

关键创新：ARL2的创新点在于将LLMs作为标签器，解决了传统检索器与LLMs之间的对齐问题。这一方法与现有的独立训练检索器的方式本质上不同，能够更好地利用LLMs的知识。

关键设计：在关键设计上，ARL2采用了自适应自训练策略，以降低标注成本，并确保生成的数据具有高质量和多样性。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ARL2在NQ和MMLU数据集上的实验结果显示，分别提高了5.4%和4.6%的准确率，超越了当前最先进的方法。此外，ARL2还展现出强大的迁移学习能力和零样本泛化能力，表明其在多种任务中的适用性和有效性。

🎯 应用场景

ARL2的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在知识密集型任务中，如问答系统、信息检索和对话系统等。通过提升检索器与大型语言模型的对齐程度，ARL2能够显著提高生成任务的准确性和可靠性，未来可能推动智能助手和自动化内容生成等技术的发展。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation enhances large language models (LLMs) by incorporating relevant information from external knowledge sources. This enables LLMs to adapt to specific domains and mitigate hallucinations in knowledge-intensive tasks. However, existing retrievers are often misaligned with LLMs due to their separate training processes and the black-box nature of LLMs. To address this challenge, we propose ARL2, a retriever learning technique that harnesses LLMs as labelers. ARL2 leverages LLMs to annotate and score relevant evidence, enabling learning the retriever from robust LLM supervision. Furthermore, ARL2 uses an adaptive self-training strategy for curating high-quality and diverse relevance data, which can effectively reduce the annotation cost. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of ARL2, achieving accuracy improvements of 5.4% on NQ and 4.6% on MMLU compared to the state-of-the-art methods. Additionally, ARL2 exhibits robust transfer learning capabilities and strong zero-shot generalization abilities. Our code will be published at \url{https://github.com/zhanglingxi-cs/ARL2}.