RAG真能提升LLM推理能力?人大最新研究:数据有噪声,RAG性能不升反降

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RAG真能提升LLM推理能力?人大最新研究:数据有噪声,RAG性能不升反降

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新智元报道编辑:LRST
【新智元导读】RAG通过纳入外部文档可以辅助LLM进行更复杂的推理,降低问题求解所需的推理深度,但由于文档噪声的存在,其提升效果可能会受限。中国人民大学的研究表明,尽管RAG可以提升LLM的推理能力,但这种提升作用并不是无限的,并且会受到文档中噪声信息的影响。通过DPrompt tuning的方法,可以在一定程度上提升LLM在面对噪声时的性能。近年来,大语言模型已经在多种任务上表现出来出色的能力,然而,由于缺乏事实性信息,当前的LLM经常出现严重的幻觉现象;此外,LLM中的知识是通过其参数进行编码记忆,这意味着要融入新知识需要进一步的微调,消耗大量的时间与计算资源。因此,通过结合外部检索器来增强LLM的性能,已经成为了主流的方案。
尽管RAG在现代LLM中被广泛采用,但对于RAG如何辅助推理的深入理解仍然是一个未解的问题。目前,大多数研究人员主要将RAG视为提供领域特定知识的方法,并常常试图通过RAG使LLM适应特定子领域。然而,RAG在增强推理能力方面的影响尚未得到深入研究。
近日,来自中国人民大学的学者指出,RAG可以帮助LLM提升其推理能力,但其提升有


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