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大语言模型(LLMs)在处理复杂推理和实时信息检索时面临两大挑战:知识局限性(无法获取最新外部知识)和检索灵活性不足(传统方法依赖固定检索流程)。现有方法如检索增强生成(RAG)和工具调用(Tool-Use)存在以下问题:

  • RAG:单轮检索导致上下文不足,无法适应多轮交互场景。
  • 工具调用:依赖大量监督数据,难以扩展。
    在这里插入图片描述

SEARCH-R1,一种新的强化学习框架,使LLMs能够交替进行自我推理和实时搜索引擎交互。与现有的检索增强生成方法相比,SEARCH-R1通过强化学习优化LLMs展开,允许自主查询生成和战略利用检索信息。通过在七个数据集上的广泛实验,证明了SEARCH-R1显著增强了LLMs处理需要实时外部知识的复杂推理任务的能力

核心方法

强化学习与搜索引擎整合在这里插入图片描述

  • 环境建模:将搜索引擎作为环境的一部分,LLM生成文本与检索交替进行。
  • 算法支持:兼容PPO和GRPO算法,通过检索标记掩码(Retrieved Token Masking)提升训练稳定性。
    SEARCH - R1的RL框架公式如下:
    max ⁡ π θ E x ∼ D , y ∼ π θ ( ⋅ ∣ x ; R ) [ r ϕ ( x , y ) ] − β D K L [ π θ ( y ∣ x ; R ) ∣ ∣ π ref ( y ∣ x ; R ) ] \max_{\pi_{\theta}} E_{x\sim\mathcal{D}, y\sim\pi_{\theta}(\cdot\mid x;\mathcal{R})}\left[r_{\phi}(x, y)\right]-\beta D_{KL}\left[\pi_{\theta}(y\mid x;\mathcal{R})||\pi_{\text{ref}}(y\mid x;\mathcal{R})\right] πθmaxExD,yπθ(x;R)[rϕ(x,y)]βDKL[πθ(yx;R)∣∣πref(yx;R)]

其中, π θ \pi_{\theta} πθ是策略LLMs, π ref \pi_{\text{ref}} πref是参考LLMs, r ϕ r_{\phi} rϕ是奖励函数, D K L D_{KL} DKL是KL散度。

与现有的LLMs强化学习方法不同,SEARCH - R1明确结合了检索和推理的交替进行,即 π θ ( ⋅ ∣ x ; R ) \pi_{\theta}(\cdot\mid x;\mathcal{R}) πθ(x;R),可以看作 π θ ( ⋅ ∣ x ) ⊗ R \pi_{\theta}(\cdot\mid x)\otimes\mathcal{R} π

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