RAG-Gym:通过过程监督优化推理和搜索代理
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内容提要
本研究提出RAG-Gym框架,以克服传统RAG架构在复杂问题中的局限性。通过过程监督和ReSearch架构,显著提升信息获取能力,实验结果显示性能提升达25.6%。
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关键要点
- 本研究提出RAG-Gym框架,以克服传统RAG架构在复杂问题中的局限性。
- RAG-Gym通过过程监督提高信息获取代理的能力。
- 引入ReSearch架构,实现答案推理与搜索查询生成的协同。
- 实验结果显示,RAG-Gym在多个代理架构上性能提升达25.6%。
- 研究表明,先进大语言模型作为过程奖励评判者的有效性。
- 训练奖励模型在不同大语言模型中的可迁移性得到了验证。
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