R1-searcher

R1-searcher 总结性介绍

R1-searcher 是一种利用强化学习来提升大型语言模型 (LLMs) 搜索能力的方法。它主要解决了LLMs在面对需要大量外部知识，尤其是多跳问题和时效性问题时，缺乏必要知识的问题。R1-searcher通过两阶段的、基于结果监督的强化学习，让模型学会在推理过程中调用网络搜索，以获取外部信息。

核心思想：

1. 两阶段训练：
   • 第一阶段： 让模型学习如何调用网络搜索，只使用格式奖励（format-reward），确保模型按照正确的格式进行搜索。
   • 第二阶段： 教导模型如何有效地使用搜索，包括格式奖励和答案奖励（answer-reward），鼓励模型搜索并利用外部信息来正确回答问题。
2. 强化学习驱动： 通过强化学习算法（例如Reinforce++）和精心设计的奖励机制，激励模型自主学习搜索和推理。
3. 不依赖指令微调： R1-searcher不需要复杂的指令微调，可以兼容现有的基础LLMs或者聊天LLMs。

R1-searcher 的使用场景

R1-searcher适用于以下场景：

• 知识密集型任务： 需要大量外部知识才能解决的问题，例如：
  • 问答任务： 复杂的多跳问答，需要从多个来源提取信息才能找到答案。
  • 时效性问题： 需要最新信息的任务，例如事件追踪、新闻摘要等。
• 需要可解释性的任务： 通过搜索过程，模型可以提供其答案的依据，提高可解释性。
• 希望提升LLMs准确率的任务： 尤其是在知识范围有限或需要更新知识的情况下，搜索可以显著提高准确率。
• 通用问答： 在没有充分训练数据的特定领域, 通过检索可以有效补充知识，提高回答质量。

总而言之，R1-searcher 适用于任何需要 LLM 利用外部信息来增强其推理能力和知识范围的场景。它通过强化学习驱动模型自主学习，使其具备更强的搜索能力和更可靠的答案生成能力。