RAG真能提升LLM推理能力？人大最新研究：數據有噪聲，RAG性能不升反降

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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】RAG通過納入外部文檔可以輔助LLM進行更復雜的推理，降低問題求解所需的推理深度，但由于文檔噪聲的存在，其提升效果可能會受限。中國人民大學的研究表明，盡管RAG可以提升LLM的推理能力，但這種提升作用并不是無限的，并且會受到文檔中噪聲信息的影響。通過DPrompt tuning的方法，可以在一定程度上提升LLM在面對噪聲時的性能。近年來，大語言模型已經在多種任務上表現出來出色的能力，然而，由于缺乏事實性信息，當前的LLM經常出現嚴重的幻覺現象；此外，LLM中的知識是通過其參數進行編碼記憶，這意味著要融入新知識需要進一步的微調，消耗大量的時間與計算資源。因此，通過結合外部檢索器來增強LLM的性能，已經成為了主流的方案。
盡管RAG在現代LLM中被廣泛采用，但對于RAG如何輔助推理的深入理解仍然是一個未解的問題。目前，大多數研究人員主要將RAG視為提供領域特定知識的方法，并常常試圖通過RAG使LLM適應特定子領域。然而，RAG在增強推理能力方面的影響尚未得到深入研究。
近日，來自中國人民大學的學者指出，RAG可以幫助LLM提升其推理能力，但其提升有

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