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📖标题：RARE: Retrieval-Augmented Reasoning Modeling
🌐来源：arXiv, 2503.23513

🌟摘要

🔸特定领域的智能需要专门的知识和复杂的推理来解决问题，这对大型语言模型（LLM）提出了重大挑战，这些模型在受限的参数预算下难以应对知识幻觉和推理能力不足的问题。
🔸受教育理论中Bloom分类学的启发，我们提出了检索增强推理建模（RARE），这是一种将知识存储与推理优化解耦的新范式。RARE将领域知识外化为可检索的来源，并在训练过程中内化特定领域的推理模式。具体来说，通过将检索到的知识注入训练提示中，RARE将学习目标从死记硬背转变为情境化推理应用。它使模型能够绕过参数密集型记忆，优先发展高阶认知过程。
🔸我们的实验表明，轻量级的RARE训练模型（例如Llama-3.1-8B）可以实现最先进的性能，超过检索增强的GPT-4和Deepseek-R1提取的模型。RARE建立了一种范式转变，可维护的外部知识库与紧凑的推理优化模型协同工作，共同推动更具可扩展性的领域特定智能。

🛎️文章简介

🔸研究问题：在有限参数规模下，如何有效整合大语言模型（LLM）的领域特定知识与推理能力？
🔸主要贡献：论文提出了RARE训练框架，这一新颖范式将知识存储与推理建模解耦，使模型能够直接学习领域特定的推理模式，而无需低级知识的记忆。

📝重点思路

🔸提出RARE框架，通过在训练中注入外部检索知识，转变检索上下文为推理技能的孵化器。
🔸在训练过程中，使用非参数检索引擎提取相关知识，并将其与模型的内在参数知识结合。
🔸采用知识蒸馏方法，构建高质量训练数据，确保模型通过具体场景和案例学习推理能力。
🔸在推理时，将检索到的知识与模型的参数知识结合，以实现更高效的知识整合与应用。

🔎分析总结

🔸实验结果表明，使用RARE训练的轻量级模型（如Llama-3.1-8B、Qwen-2.5-7B）在多个基准测试上超越了大型通用模型（如GPT-4），在任务上准确率提高了20%。
🔸RARE框架通过外部知识的动态检索与注入，使得模型能够更专注于高阶认知过程的开发，而非单纯的知识记忆。
🔸相较于传统方法，RARE在推理能力的培养上展现出更强的效果，特别是在医学问答等领域。

💡个人观点

论文的核心是把外部知识与推理结合起来，让模型基于领域信息进行深度思考。

🧩附录