論文の概要: RAG-RL: Advancing Retrieval-Augmented Generation via RL and Curriculum Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12759v1
- Date: Mon, 17 Mar 2025 02:53:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.077374
- Title: RAG-RL: Advancing Retrieval-Augmented Generation via RL and Curriculum Learning
- Title(参考訳): RAG-RL:RLとカリキュラム学習による検索向上
- Authors: Jerry Huang, Siddarth Madala, Risham Sidhu, Cheng Niu, Julia Hockenmaier, Tong Zhang,
- Abstract要約: 本稿では、検索強化生成(RAG)設定に特化して訓練された最初の推論言語モデル(RLM)であるRAG-RLを紹介する。
RAG-RLは、より強力な回答生成モデルにより、検索された情報のより大きなセット内で関連するコンテキストを識別できることを実証する。
強化学習(RL)後学習プロセスにおけるカリキュラム設計は,モデル性能向上のための強力なアプローチであることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.872929831119661
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent research highlights the challenges retrieval models face in retrieving useful contexts and the limitations of generation models in effectively utilizing those contexts in retrieval-augmented generation (RAG) settings. To address these challenges, we introduce RAG-RL, the first reasoning language model (RLM) specifically trained for RAG. RAG-RL demonstrates that stronger answer generation models can identify relevant contexts within larger sets of retrieved information -- thereby alleviating the burden on retrievers -- while also being able to utilize those contexts more effectively. Moreover, we show that curriculum design in the reinforcement learning (RL) post-training process is a powerful approach to enhancing model performance. We benchmark our method on two open-domain question-answering datasets and achieve state-of-the-art results, surpassing previous SOTA generative reader models. In addition, we offers empirical insights into various curriculum learning strategies, providing a deeper understanding of their impact on model performance.
- Abstract(参考訳): 最近の研究は、検索モデルが有用なコンテキストを検索する際に直面する課題と、それらのコンテキストを検索強化世代(RAG)設定で効果的に活用するための生成モデルの限界を強調している。
これらの課題に対処するために、RAGに特化して訓練された最初の推論言語モデル(RLM)であるRAG-RLを紹介する。
RAG-RLは、より強力な回答生成モデルが、検索された情報のより大きなセット内で関連するコンテキストを識別できることを示し、その結果、検索者の負担を軽減すると同時に、それらのコンテキストをより効果的に活用できることを示した。
さらに、強化学習(RL)後学習プロセスにおけるカリキュラム設計は、モデル性能を向上させるための強力なアプローチであることを示す。
提案手法を2つのオープンドメイン質問応答データセットにベンチマークし,従来のSOTA生成読影モデルを上回る最新結果を得た。
さらに、さまざまなカリキュラム学習戦略に関する実証的な洞察を提供し、モデルパフォーマンスへの影響をより深く理解する。
関連論文リスト
- 100 Days After DeepSeek-R1: A Survey on Replication Studies and More Directions for Reasoning Language Models [58.98176123850354]
最近のDeepSeek-R1のリリースは、広く社会的影響をもたらし、言語モデルの明確な推論パラダイムを探求する研究コミュニティに熱意を喚起した。
リリースされたモデルの実装詳細は、DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、蒸留された小型モデルなど、DeepSeekによって完全にオープンソース化されていない。
多くのレプリケーション研究は、DeepSeek-R1が達成した強力なパフォーマンスを再現することを目的として、同様のトレーニング手順と完全なオープンソースデータリソースを通じて、同等のパフォーマンスに到達している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-01T14:28:35Z) - Echo Chamber: RL Post-training Amplifies Behaviors Learned in Pretraining [74.83412846804977]
強化学習(RL)に基づく微調整は、訓練後の言語モデルにおいて重要なステップとなっている。
数理推論のためのRLファインタニングを、スクラッチから完全にトレーニングモデルを用いて体系的にエンドツーエンドに研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-10T17:15:53Z) - Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative Retrieval [50.82554729023865]
モデルサイズ,トレーニングデータスケール,推論時間計算が生成的検索性能にどのように影響するかを検討する。
実験の結果,n-gram-based method はトレーニング法と推論法の両方と強く一致していることがわかった。
LLaMAモデルはT5モデルより一貫して優れており、生成検索におけるデコーダのみの大きなモデルに対して特に有利であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-24T17:59:03Z) - OpenVLThinker: An Early Exploration to Complex Vision-Language Reasoning via Iterative Self-Improvement [91.88062410741833]
本研究では,類似の推論機能を大規模視覚言語モデル(LVLM)にうまく組み込むことができるか検討する。
本稿では,教師付き微調整(SFT)と強化学習(RL)を反復的に活用し,モデル一般化をさらに改善する手法を検討する。
OpenVLThinkerは、MathVista、MathVerse、MathVisionといった挑戦的なベンチマークで一貫して改善された推論性能を示すLVLMである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-21T17:52:43Z) - A Survey on Knowledge-Oriented Retrieval-Augmented Generation [45.65542434522205]
近年,RAG (Retrieval-Augmented Generation) が注目されている。
RAGは大規模検索システムと生成モデルを組み合わせる。
動的外部知識を用いた生成モデルの強化など,RAGの重要な特徴について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T01:59:35Z) - Reusing Embeddings: Reproducible Reward Model Research in Large Language Model Alignment without GPUs [58.18140409409302]
大規模言語モデル (LLM) は強化学習 (RL) を通じて構造化タスクに大きく進歩した。
チャットボットやコンテンツ生成といった幅広い分野にRLを適用することは、ユニークな課題だ。
埋め込み型報酬モデルを用いた既存の報酬モデルアンサンブル研究の再現事例について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T19:37:35Z) - Chain-of-Retrieval Augmented Generation [72.06205327186069]
本稿では,o1-like RAGモデルを学習し,最終回答を生成する前に段階的に関連情報を抽出・推論する手法を提案する。
提案手法であるCoRAGは,進化状態に基づいて動的にクエリを再構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-24T09:12:52Z) - RAG-Reward: Optimizing RAG with Reward Modeling and RLHF [8.911260109659489]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、関連知識と最新の知識でLarge Language Models (LLM)を強化する。
RAG最適化のための強化学習における報酬モデルの役割は未定である。
報酬モデルを開発するためのフレームワークである textbfRAG-Reward を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-22T22:59:19Z) - A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions [0.0]
RAGは、検索機構と生成言語モデルを組み合わせることで、出力の精度を高める。
近年の研究では, 検索効率向上のための新しい手法が注目されている。
RAGモデルの堅牢性向上に焦点をあてた今後の研究方向性が提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T22:29:47Z) - Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey [38.50754568320154]
このような課題に対処するためのパラダイムとして,レトリーバル拡張生成(RAG)が登場している。
RAGは情報検索プロセスを導入し、利用可能なデータストアから関連オブジェクトを検索することで生成プロセスを強化する。
本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T18:59:01Z) - RAVEN: In-Context Learning with Retrieval-Augmented Encoder-Decoder Language Models [57.12888828853409]
RAVENは検索強化されたマスク付き言語モデリングとプレフィックス言語モデリングを組み合わせたモデルである。
フュージョン・イン・コンテキスト・ラーニング(Fusion-in-Context Learning)により、追加のトレーニングを必要とせずに、より多くのコンテキスト内サンプルを利用できる。
本研究は,テキスト内学習のためのエンコーダ・デコーダ言語モデルの構築の可能性を明らかにするものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-15T17:59:18Z) - Learning to Rank in Generative Retrieval [62.91492903161522]
生成的検索は、検索対象として関連する通路の識別子文字列を生成することを目的としている。
我々はLTRGRと呼ばれる生成検索のための学習 torankフレームワークを提案する。
このフレームワークは、現在の生成的検索システムを強化するために、追加の学習からランクまでのトレーニングフェーズのみを必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T05:48:14Z) - Ensemble Reinforcement Learning: A Survey [43.17635633600716]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 様々な科学的, 応用的な問題に対処するための, 極めて効果的な手法として登場した。
これに対し, アンサンブル強化学習(ERL)は, RLとアンサンブル学習(EL)の両方の利点を組み合わせた有望なアプローチであり, 広く普及している。
ERLは複数のモデルやトレーニングアルゴリズムを活用して、問題空間を包括的に探索し、強力な一般化能力を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-05T09:26:44Z) - INFOrmation Prioritization through EmPOWERment in Visual Model-Based RL [90.06845886194235]
モデルベース強化学習(RL)のための修正目的を提案する。
相互情報に基づく状態空間モデルに,変分エンパワーメントにインスパイアされた用語を統合する。
本研究は,視覚に基づくロボット制御作業における自然な映像背景を用いたアプローチの評価である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T23:09:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。