論文の概要: RARE: Retrieval-Augmented Reasoning Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23513v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 16:49:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.16226
• Title: RARE: Retrieval-Augmented Reasoning Modeling
• Title（参考訳）: RARE: Retrieval-Augmented Reasoning Modeling
• Authors: Zhengren Wang, Jiayang Yu, Dongsheng Ma, Zhe Chen, Yu Wang, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Yanfeng Wang, Weinan E, Linpeng Tang, Wentao Zhang,
• Abstract要約: ドメイン固有の知性は、問題解決のための専門的な知識と洗練された推論を要求する。 本稿では,推論最適化から知識記憶を分離する新しいパラダイムであるRetrieval-Augmented Reasoning Modeling (RARE)を提案する。 RAREはドメイン知識を検索可能なソースに外部化し、トレーニング中にドメイン固有の推論パターンを内部化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.24577920467858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain-specific intelligence demands specialized knowledge and sophisticated reasoning for problem-solving, posing significant challenges for large language models (LLMs) that struggle with knowledge hallucination and inadequate reasoning capabilities under constrained parameter budgets. Inspired by Bloom's Taxonomy in educational theory, we propose Retrieval-Augmented Reasoning Modeling (RARE), a novel paradigm that decouples knowledge storage from reasoning optimization. RARE externalizes domain knowledge to retrievable sources and internalizes domain-specific reasoning patterns during training. Specifically, by injecting retrieved knowledge into training prompts, RARE transforms learning objectives from rote memorization to contextualized reasoning application. It enables models to bypass parameter-intensive memorization and prioritize the development of higher-order cognitive processes. Our experiments demonstrate that lightweight RARE-trained models (e.g., Llama-3.1-8B) could achieve state-of-the-art performance, surpassing retrieval-augmented GPT-4 and Deepseek-R1 distilled counterparts. RARE establishes a paradigm shift where maintainable external knowledge bases synergize with compact, reasoning-optimized models, collectively driving more scalable domain-specific intelligence. Repo: https://github.com/Open-DataFlow/RARE
• Abstract（参考訳）: ドメイン固有の知性は、知識の幻覚と制約されたパラメータ予算の下で不十分な推論能力に苦しむ大きな言語モデル(LLM)にとって重要な課題となる、問題解決のための専門的な知識と洗練された推論を要求する。 本稿では,知識記憶を推論最適化から切り離す新しいパラダイムであるRetrieval-Augmented Reasoning Modeling (RARE)を提案する。 RAREはドメイン知識を検索可能なソースに外部化し、トレーニング中にドメイン固有の推論パターンを内部化する。 具体的には、抽出した知識をトレーニングプロンプトに注入することにより、学習目標をロート記憶から文脈的推論アプリケーションに変換する。 モデルはパラメータ集約記憶をバイパスし、高次認知プロセスの開発を優先することができる。 実験の結果,軽量RARE訓練モデル(Llama-3.1-8B)は,検索強化GPT-4およびDeepseek-R1蒸留モデルを上回る,最先端性能を実現することができた。 RAREは、保守可能な外部知識ベースがコンパクトで推論最適化されたモデルと相乗し、よりスケーラブルなドメイン固有インテリジェンスを駆動するパラダイムシフトを確立する。 Repo: https://github.com/Open-DataFlow/RARE

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