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全新Self-RAG框架亮相，自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2，提升事实性与引用准确性

1. 基本思想

大型语言模型（LLMs）具有出色的能力，但由于完全依赖其内部的参数化知识，它们经常产生包含事实错误的回答，尤其在长尾知识中。

• 为了解决这一问题，之前的研究人员提出了检索增强生成（RAG），它通过检索相关知识来增强 LMs 的效果，尤其在需要大量知识的任务，如问答中，表现出色。
• 但 RAG 也有其局限性，例如不加选择地进行检索和只整合固定数量的段落，可能导致生成的回应不够准确或与问题不相关。

为了进一步改进，作者提出了自反思检索增强生成（Self-RAG, Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation）。这是一个新框架，它不仅可以根据需要自适应地检索段落（即：模型可以判断是否有必要进行检索增强），还引入了名为反思令牌（reflection tokens）的特殊令牌，使 LM 在推理阶段可控。

实验结果显示，Self-RAG 在多种任务上，如开放领域的问答、推理和事实验证，均表现得比现有的 LLMs（如 ChatGPT）和检索增强模型（如检索增强的 Llama2-chat）更好，特别是在事实性和引用准确性方面有显著提高。