Neuro-RIT: Neuron-Guided Instruction Tuning for Robust Retrieval-Augmented Language Model

📄 arXiv: 2604.02194v1 📥 PDF

作者: Jaemin Kim, Jae O Lee, Sumyeong Ahn, Seo Yeon Park

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-02

💡 一句话要点

Neuro-RIT：神经元引导的指令调优，提升检索增强语言模型对噪声的鲁棒性

🎯 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: 检索增强语言模型 神经元引导 指令调优 鲁棒性 噪声抑制

📋 核心要点

  1. 检索增强语言模型易受噪声上下文干扰，现有方法缺乏神经元级别的精细控制。
  2. Neuro-RIT通过神经元归因分离相关和不相关上下文的神经元，实现精准调优。
  3. Neuro-RIT在QA任务上超越现有方法，验证了其噪声鲁棒性和性能提升。

📝 摘要（中文）

检索增强语言模型(RALMs)在知识密集型任务中表现出巨大的潜力；然而，当呈现不相关或嘈杂的检索上下文时，它们的性能仍然容易下降。现有的增强鲁棒性的方法通常在层或模块级别进行粗粒度的参数更新，常常忽略了大型语言模型(LLMs)固有的神经元级别的稀疏性。为了解决这个局限性，我们提出了Neuro-RIT(神经元引导的鲁棒指令调优)，这是一个新颖的框架，它将范式从密集适应转变为精确驱动的神经元对齐。我们的方法使用基于归因的神经元挖掘，显式地分离负责处理相关与不相关上下文的神经元。随后，我们引入了一个两阶段的指令调优策略，该策略强制执行噪声鲁棒性的双重能力：通过功能性地停用专用于不相关上下文的神经元来实现直接的噪声抑制，同时优化目标层以进行证据提炼。在各种QA基准上的大量实验表明，Neuro-RIT始终优于强大的基线和鲁棒性增强方法。

🔬 方法详解

问题定义：检索增强语言模型(RALMs)在处理知识密集型任务时，容易受到检索到的噪声或不相关上下文的影响，导致性能下降。现有的鲁棒性提升方法通常采用粗粒度的参数更新策略，例如在层或模块级别进行调整，忽略了LLM中神经元级别的稀疏性，无法精确地处理噪声信息。

核心思路：Neuro-RIT的核心思路是利用神经元级别的细粒度控制，区分并处理相关和不相关的上下文信息。通过识别对噪声敏感的神经元，并采取措施抑制其激活，从而提高模型对噪声的鲁棒性。这种方法的核心在于精准地定位并调整对模型性能有关键影响的神经元。

技术框架：Neuro-RIT包含两个主要阶段：神经元挖掘和两阶段指令调优。首先，利用基于归因的方法识别负责处理相关和不相关上下文的神经元。然后，进行两阶段的指令调优：第一阶段，通过停用专用于不相关上下文的神经元来抑制噪声；第二阶段，优化目标层以进行证据提炼，增强模型提取关键信息的能力。

关键创新：Neuro-RIT的关键创新在于从神经元级别入手，实现对噪声的精细化处理。与传统的粗粒度方法不同，Neuro-RIT能够识别并选择性地调整对噪声敏感的神经元，从而更有效地提高模型的鲁棒性。此外，两阶段指令调优策略也保证了噪声抑制和证据提炼的协同优化。

关键设计：神经元挖掘阶段使用归因方法（具体方法未知）来评估每个神经元对相关和不相关上下文的敏感度。两阶段指令调优的具体损失函数和优化策略未知，但其目标是分别实现噪声抑制和证据提炼。对哪些层进行优化，以及如何选择目标层，这些细节也未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Neuro-RIT在多个QA基准测试中表现出色，显著优于现有基线方法和鲁棒性增强技术。具体的性能提升幅度和对比基线在摘要中没有明确给出，但强调了Neuro-RIT的一致性和优越性。实验结果表明，该方法能够有效提高模型在噪声环境下的性能。

🎯 应用场景

Neuro-RIT可应用于各种需要从大量信息中提取关键知识的场景，例如问答系统、信息检索、文本摘要等。通过提高模型对噪声信息的鲁棒性，可以提升这些应用在实际场景中的可靠性和准确性。该研究对于开发更可靠、更智能的知识密集型应用具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Language Models (RALMs) have demonstrated significant potential in knowledge-intensive tasks; however, they remain vulnerable to performance degradation when presented with irrelevant or noisy retrieved contexts. Existing approaches to enhance robustness typically operate via coarse-grained parameter updates at the layer or module level, often overlooking the inherent neuron-level sparsity of Large Language Models (LLMs). To address this limitation, we propose Neuro-RIT (Neuron-guided Robust Instruction Tuning), a novel framework that shifts the paradigm from dense adaptation to precision-driven neuron alignment. Our method explicitly disentangles neurons that are responsible for processing relevant versus irrelevant contexts using attribution-based neuron mining. Subsequently, we introduce a two-stage instruction tuning strategy that enforces a dual capability for noise robustness: achieving direct noise suppression by functionally deactivating neurons exclusive to irrelevant contexts, while simultaneously optimizing targeted layers for evidence distillation. Extensive experiments across diverse QA benchmarks demonstrate that Neuro-RIT consistently outperforms strong baselines and robustness-enhancing methods.