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ReSearch：通过强化学习训练大型语言模型的推理与检索能力
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出ReSearch框架，旨在解决大型语言模型在推理中整合外部检索的挑战，尤其是复杂的多跳问题。通过强化学习训练，实验证明该方法在多个基准测试中展现出强大的泛化能力，提升了模型的反思与自我修正能力。
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关键要点
- 提出ReSearch框架，解决大型语言模型在推理中整合外部检索的挑战。
- 特别关注复杂的多跳问题的检索。
- 通过强化学习训练LLMs，将检索视为推理链中的核心组件。
- 实验证明该方法在多个基准测试中展现出强大的泛化能力。
- 提升模型的反思与自我修正能力。
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