論文の概要: Improving Context Fidelity via Native Retrieval-Augmented Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13683v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 04:28:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.713893
• Title: Improving Context Fidelity via Native Retrieval-Augmented Reasoning
• Title（参考訳）: 固有検索強化推論による文脈忠実度の向上
• Authors: Suyuchen Wang, Jinlin Wang, Xinyu Wang, Shiqi Li, Xiangru Tang, Sirui Hong, Xiao-Wen Chang, Chenglin Wu, Bang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば文脈の忠実さと闘い、提供された情報に基づいて質問に答えるときに矛盾する答えを生み出す。 提案するCAREは, LLMに対して, モデル独自の検索機能を用いて, 推論プロセス内での文脈内証拠を明示的に統合するように教える, 新たなネイティブ検索拡張推論フレームワークである。 提案手法では,限定ラベル付きエビデンスデータが必要であり,推論チェーン内の戦略的に検索されたインコンテキストトークンを通じて,検索精度と回答生成性能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.50952279309109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) often struggle with context fidelity, producing inconsistent answers when responding to questions based on provided information. Existing approaches either rely on expensive supervised fine-tuning to generate evidence post-answer or train models to perform web searches without necessarily improving utilization of the given context. We propose CARE, a novel native retrieval-augmented reasoning framework that teaches LLMs to explicitly integrate in-context evidence within their reasoning process with the model's own retrieval capabilities. Our method requires limited labeled evidence data while significantly enhancing both retrieval accuracy and answer generation performance through strategically retrieved in-context tokens in the reasoning chain. Extensive experiments on multiple real-world and counterfactual QA benchmarks demonstrate that our approach substantially outperforms supervised fine-tuning, traditional retrieval-augmented generation methods, and external retrieval solutions. This work represents a fundamental advancement in making LLMs more accurate, reliable, and efficient for knowledge-intensive tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば文脈の忠実さと闘い、提供された情報に基づいて質問に答えるときに矛盾する答えを生み出す。 既存のアプローチは、調査後の証拠を生成するための高価な微調整や、与えられたコンテキストの利用を改善することなくWeb検索を行うためのトレーニングモデルに頼っている。 提案するCAREは, LLMに対して, モデル独自の検索機能を用いて, 推論プロセス内でのコンテキスト内証拠を明示的に統合することを教える, 新たなネイティブ検索拡張推論フレームワークである。 提案手法では,限定ラベル付きエビデンスデータが必要であり,推論チェーン内の戦略的に検索されたインコンテキストトークンを通じて,検索精度と回答生成性能を著しく向上させる。 複数の実世界および対実QAベンチマークに対する大規模な実験により、我々の手法は教師付き微調整、従来の検索拡張生成法、および外部検索ソリューションよりも大幅に優れていることが示された。 この研究は、LLMを知識集約的なタスクに対してより正確で信頼性があり、効率的にするための基本的な進歩である。

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