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R1-Searcher++新突破！强化学习如何赋能大模型动态知识获取？
大语言模型（LLM）虽强大却易因静态知识产生幻觉，检索增强生成（RAG）技术成破局关键。本文将解读R1-Searcher++框架，看其如何通过两阶段训练策略，让LLM智能融合内外知识，实现高效推理，为AI知识获取开辟新路径。
论文标题
R1-Searcher++: Incentivizing the Dynamic Knowledge Acquisition of LLMs via Reinforcement Learning
来源
arXiv:2505.17005v1 [cs.CL] + https://arxiv.org/abs/2505.17005
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文章核心
研究背景
大语言模型（LLMs）虽能凭借参数中编码的信息展现出色推理能力，但对静态内部知识的依赖使其存在明显局限，容易产生幻觉，在开放任务中表现不佳。因此，让 LLM 在推理困惑时获取外部信息以实现更审慎推理至关重要。为解决此问题，大量研究聚焦于用外部信息源增强 LLM（即 RAG），早期方法强调特定提示策略，后续研究通过监督微调将此能力提炼到更小 LLM 中，但基于 SFT 的提炼会使模型记忆解决方案路径，限制其在新场景的泛化能力。
研究问题
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过度依赖外部检索：传统RAG方法或基于强化学习的检索模型，训练后常过度依赖外部搜索引擎，忽略模型自身内部知识的利用。
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知识利用效率低：模型未能有效在内部知识和外部检索间动态切换，导致检索次数多、推理效率低。
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知识积累能力弱：缺乏对检索到的外部知识的记忆机制，无法将新信息转化为内部知识，难以持续提升推理能力。
主要贡献
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两阶段训练框架：提出R1-Searcher++，通过SFT冷启动阶段让模型初步学习格式，再用强化学习（RL）实现动态知识获取，使LLM能自适应利用内外知识，这与现有RAG方法显著不同。
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动态知识管理机制：设计奖励机制鼓励模型利用内部知识，引入记忆机制将检索信息转化为内部知识，实现知识的动态积累与高效利用，提升推理效率。
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性能与效率双提升：实验表明，该方法在多跳问答任务上优于现有RAG和推理方法，相比基于RL的基线模型，检索次数减少42.9%，实现性能与效率的平衡。
方法论精要
1. 核心框架： R1-Searcher++采用两阶段训练策略。第一阶段为SFT冷启动，通过拒绝采样收集符合格式要求的数据，对模型进行初步格式学习；第二阶段为RL动态知识获取，利用基于结果的RL训练模型，结合内部知识利用鼓励和外部知识记忆机制，引导模型动态获取知识。
2. 关键参数设计原理：
SFT阶段：使用拒绝采样，仅保留包含适当和标签的正确响应，目标函数如下，其中 M i M_{i} Mi用于屏蔽外部文档token：
RL阶段：奖励函数由格式奖励、答案奖励和组奖励组成。格式奖励确保响应格式正确，答案奖励采用覆盖精确匹配（CEM） metric并限制答案在10字内，组奖励通过计算同一问题正确响应中检索器调用次数的标准差，鼓励模型减少对外部检索的依赖，最终奖励 R ( q , o i ) = R f o r m a t ( q , o i ) + R a n s w e r ( q , o i ) + R g r o u p ( q , o i ) R(q, o_{i})=R_{format }\left(q, o_{i}\right)+R_{answer }\left(q, o_{i}\right)+R_{group }\left(q, o_{i}\right) R(q,oi)=Rformat(q,oi)+Ranswer(q,oi)+Rgroup(q,oi)。
3. 创新性技术组合： 将SFT与RL结合，在RL中融入内部知识利用鼓励和外部知识记忆机制。记忆机制通过训练单独的重写模型，将检索到的文档转化为模型可内部化的推理路径，损失函数为 L ( θ ) = − J M a s k ( θ ) + μ ∗ L M ( θ ) \mathcal{L}(\theta)=-\mathcal{J}{Mask }(\theta)+\mu * \mathcal{L}{M}(\theta) L(θ)=−JMask(θ)+μ∗LM(θ)，其中 μ \mu μ为预定义系数，平衡策略模型训练和知识记忆。
4. 实验验证方式： 使用HotpotQA、2WikiMultiHopQA、Musique和Bamboogle四个多跳数据集，前两个为域内数据集，后两个为域外数据集，评估指标为F1-score和LLM-as-Judge（LasJ）。对比基线包括Naive Generation、Standard RAG、SuRe、Selective-Context、Adaptive-RAG、CRPlanner、RAG-CoT方法和RAG-RL方法等，验证模型在不同场景下的性能。
实验洞察
1. 性能优势： 在整体测试集上，R1-Searcher++相比最佳基于RL的方法R1-Searcher提升4.3%；在HotpotQA上，LasJ指标达64.2%，优于R1-Searcher的62.2%；在Bamboogle上，LasJ指标为59.2%，显著高于其他基线。
2. 效率突破： 相比基于RL的方法，检索次数大幅减少，平均检索次数比R1-Searcher减少30.0%，比Search-R1减少52.9%，有效降低推理成本。
3. 消融研究： 各关键组件均对模型性能有重要贡献。移除SFT冷启动阶段，Bamboogle上LasJ指标从59.2%降至56.8%；移除RL阶段，性能大幅下降，F1指标从60.8%降至47.4%；移除组奖励或记忆机制，性能也有不同程度下降，如移除组奖励，Musique上LasJ指标从32.8%降至32.4%，验证了各模块的有效性。
