論文の概要: MaskSearch: A Universal Pre-Training Framework to Enhance Agentic Search Capability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20285v2
• Date: Tue, 27 May 2025 06:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:20.447097
• Title: MaskSearch: A Universal Pre-Training Framework to Enhance Agentic Search Capability
• Title（参考訳）: MaskSearch: エージェント検索能力を向上するユニバーサル事前学習フレームワーク
• Authors: Weiqi Wu, Xin Guan, Shen Huang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Jiuxin Cao, Hai Zhao, Jingren Zhou,
• Abstract要約: 最近のエージェント技術の進歩により、大規模言語モデル(LLM)は、検索、計画、推論のためのツールを自律的に活用することができる。 エージェントの普遍的な検索能力を高めるために,新しい事前学習フレームワークMaskSearchを提案する。 事前学習の段階では、検索ツールを用いてマスク付きスパンを埋めるRetrieval Augmented Mask Prediction (RAMP)タスクを導入する。 その後、モデルは下流のタスクでトレーニングされ、さらなる改善が達成されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.35604230971396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Language Models (RALMs) represent a classic paradigm where models enhance generative capabilities using external knowledge retrieved via a specialized module. Recent advancements in Agent techniques enable Large Language Models (LLMs) to autonomously utilize tools for retrieval, planning, and reasoning. While existing training-based methods show promise, their agentic abilities are limited by inherent characteristics of the task-specific data used during training. To further enhance the universal search capability of agents, we propose a novel pre-training framework, MaskSearch. In the pre-training stage, we introduce the Retrieval Augmented Mask Prediction (RAMP) task, where the model learns to leverage search tools to fill masked spans on a large number of pre-training data, thus acquiring universal retrieval and reasoning capabilities for LLMs. After that, the model is trained on downstream tasks to achieve further improvement. We apply both Supervised Fine-tuning (SFT) and Reinforcement Learning (RL) for training. For SFT, we combine agent-based and distillation-based methods to generate training data, starting with a multi-agent system consisting of a planner, rewriter, observer, and followed by a self-evolving teacher model. While for RL, we employ DAPO as the training framework and adopt a hybrid reward system consisting of answer rewards and format rewards. Additionally, we introduce a curriculum learning approach that allows the model to learn progressively from easier to more challenging instances based on the number of masked spans. We evaluate the effectiveness of our framework in the scenario of open-domain multi-hop question answering. Through extensive experiments, we demonstrate that MaskSearch significantly enhances the performance of LLM-based search agents on both in-domain and out-of-domain downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Language Models (RALMs) は、モデルが特別なモジュールを通して取得した外部知識を用いて生成能力を向上する古典的なパラダイムである。 最近のエージェント技術の進歩により、大規模言語モデル(LLM)は、検索、計画、推論のためのツールを自律的に活用することができる。 既存のトレーニングベースの手法は将来性を示すが、エージェント能力はトレーニング中に使用されるタスク固有のデータ固有の特性によって制限される。 エージェントの普遍的な検索能力を高めるために,新しい事前学習フレームワークMaskSearchを提案する。 事前学習の段階では、検索ツールを活用して大量の事前学習データにマスク付きスパンを埋めることを学び、LLMの普遍的な検索と推論能力を得る。 その後、モデルは下流のタスクでトレーニングされ、さらなる改善が達成されます。 トレーニングにはSFT(Supervised Fine-tuning)とRL(Reinforcement Learning)を併用する。 SFTでは,エージェントベースと蒸留方式を組み合わせてトレーニングデータを生成し,プランナー,リライタ,オブザーバ,自己進化型教師モデルからなるマルチエージェントシステムから始める。 RLでは、DAPOをトレーニングフレームワークとして採用し、回答報酬と形式報酬からなるハイブリッド報酬システムを採用しています。 さらに,マスク付きスパンの数に基づいて,より易しいインスタンスからより困難なインスタンスまで,モデルを段階的に学習するためのカリキュラム学習手法も導入する。 オープンドメイン型マルチホップ質問応答のシナリオにおけるフレームワークの有効性を評価する。 広範にわたる実験により,MskSearchは,ドメイン内およびドメイン外の両方のダウンストリームタスクにおいて,LLMベースの検索エージェントの性能を大幅に向上させることを示した。

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