Автор: Денис Аветисян
Новый подход к поисково-генеративным моделям позволяет им самостоятельно находить и проверять недостающие предпосылки для более логичных и правдивых ответов.
В данной статье представлена основанная на абдуктивном выводе схема для систем Retrieval-Augmented Generation, направленная на повышение обоснованности рассуждений и снижение склонности к галлюцинациям.
Несмотря на впечатляющую производительность, системы генерации на основе извлечения (RAG) часто сталкиваются с трудностями при неполноте извлеченных знаний. В данной работе, посвященной ‘Abductive Inference in Retrieval-Augmented Language Models: Generating and Validating Missing Premises’, предложен фреймворк, интегрирующий абдуктивный вывод для восполнения пробелов в рассуждениях. Разработанный метод генерирует правдоподобные недостающие посылки и проверяет их согласованность, повышая точность ответов и обоснованность рассуждений. Способствует ли подобный подход к улучшению надежности и интерпретируемости RAG-систем, и какие перспективы открываются для дальнейшего развития абдуктивного вывода в области искусственного интеллекта?
За пределами масштаба: путь к истинному рассуждению
Архитектура Transformer совершила революцию в обработке естественного языка, однако достижение глубокого рассуждения остаётся сложной задачей, часто требующей увеличения масштаба моделей. Традиционные методы испытывают трудности при неполной информации, что ведёт к зависимости от предположений и снижению надёжности выводов. Неспособность эффективно обрабатывать недостаток доказательств ограничивает результаты в задачах, требующих логического вывода и понимания контекста. Иногда кажущаяся сложность лишь маскирует простоту несостоятельности.
RAG: восполнение пробелов в знаниях
Метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает проблему ограниченности знаний больших языковых моделей, обеспечивая доступ к внешним источникам информации. RAG-системы взаимодействуют через модуль извлечения (например, DPR) и модуль генерации. Модуль извлечения ищет релевантные фрагменты, а модуль генерации синтезирует связный ответ. Критически важно обеспечить достоверность генерируемого ответа – каждое утверждение должно быть подкреплено доказательствами из внешних источников.
Абдукция: рассуждения в условиях неопределенности
Абдуктивный вывод – мощный подход к рассуждениям при неполной информации. Он заключается в построении правдоподобных дополнительных посылок для завершения аргумента. Интеграция абдуктивного рассуждения в RAG повышает надёжность и точность, особенно при сложных запросах. Система способна не только извлекать информацию, но и строить логические связи, снижая вероятность ошибок. Использование Natural Language Inference (NLI) позволяет верифицировать взаимосвязь между доказательствами и ответом, что подтверждено улучшением точности на 7,2% по данным EntailmentBank.
Cov-RAG: итеративное уточнение для устойчивости
Cov-RAG расширяет RAG, внедряя модуль цепи верификации с использованием промптинга типа Chain-of-Thought (CoT) для итеративного уточнения извлечения и генерации. Итеративность повышает устойчивость системы, смягчая влияние шума и нерелевантных данных, обеспечивая достоверность генерируемого ответа. Оптимизация эффективности достигается применением моделирования контекста и сжатия мягких промптов. Словно фильтр, Cov-RAG очищает поток знаний, отсеивая шум и оставляя суть.
Векторные знания: масштабирование рассуждений с графами
Рассуждения на основе графов знаний – перспективный подход к многошаговым рассуждениям, позволяющий анализировать сложные взаимосвязи и извлекать логические выводы из структурированных данных. Для оптимизации производительности полезно применять методы формирования вознаграждений. Комбинирование RAG, графов знаний и итеративного уточнения открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных решать сложные проблемы и принимать обоснованные решения.
Представленная работа демонстрирует стремление к редукции сложности в процессах генерации знаний. Авторы предлагают framework для RAG-систем, направленный на выявление и валидацию недостающих посылок, что позволяет минимизировать галлюцинации и повысить обоснованность выводимых заключений. Этот подход созвучен принципу ясности, поскольку устраняет неопределенность, возникающую из-за неполноты информации. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: “Простота — это высшая форма изысканности”. Данное исследование, фокусируясь на генерации и валидации предпосылок, стремится к той же простоте, позволяя системам рассуждать более эффективно и прозрачно, избегая излишней сложности в представлении знаний.
Что дальше?
Представленная работа, хотя и предлагает элегантный механизм для выявления и верификации отсутствующих посылок в системах генерации с расширением поиска, не решает, а лишь обнажает фундаментальную проблему: само стремление к «рациональности» в искусственных системах есть упрощение. Стремление заполнить каждую «пробелу» в знаниях, каждая недостающая посылка, – это путь к созданию всё более сложных, но всё менее понятных конструкций. Истинное совершенство не в полноте, а в умении обходиться без избыточности.
Дальнейшие исследования неизбежно столкнутся с вопросом о границах валидации. Как определить, что посылка действительно «отсутствует», а не является просто незначимой или иррелевантной? Автоматизация этого процесса чревата созданием систем, которые будут «додумывать» логику, руководствуясь не истиной, а лишь внутренней когерентностью – то есть, создавать иллюзии, более убедительные, чем реальное рассуждение. Именно в этой области кроется наибольшая опасность «галлюцинаций», которые данная работа лишь смягчает, но не устраняет.
Будущее, вероятно, за системами, которые не стремятся к полноте знаний, а признают и принимают свою неполноту. Системами, которые, подобно опытному ремесленнику, знают, когда остановиться, когда оставить «пустоту», как необходимое условие для проявления истинного смысла. И в этом – парадокс: совершенство достигается не в наполнении, а в освобождении от избытка.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04020.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-09 00:58