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在检索增强天生中 ，扩大天生模子规模往往能提升准确率 ，但也会显著抬高推理本钱与安排门槛。CMU 团队在牢靠提醒模板、上下文组织方法与证据预算 ，并坚持检索与解码设置稳固的条件下 ，系统较量了天生模子规模与检索语料规模的联合效应 ，发明扩充检索语料能够稳固增强 RAG ，并在多项开放域问答基准上让小中型模子在更大语料下抵达甚至凌驾更大模子在较小语料下的体现 ，同时在更高语料规模处泛起清晰的边际收益递减。更进一步 ，研究不但描绘了随语料扩容而转变的性能增益 ，也展现了若干相对稳固的稳固纪律。
在开放域问答等知识麋集型使命中 ，检索增强天生（RAG）已经成为主流范式之一。它通过先检索外部文档 ，再让大语言模子基于证据天生谜底 ，从而缓解纯参数影象带来的幻觉与事实过失。然而 ，近年来提升 RAG 的常见路径往往集中在扩大天生模子规模 ，准确率确实会上升 ，但推理本钱与安排门槛也随之显著提高。关于希望在有限算力着落地的系统而言 ，一个更现实的问题是：在不继续扩大模子参数的条件下 ，是否尚有同样有用的提升空间。
卡内基梅隆大学盘算机学院团队在最新 ECIR 吸收论文中给出了一个清晰的回覆。他们把关注点从更大的模子转向更大的检索语料 ，系统评估了语料规模与天生模子规模之间的替换关系 ，并提出了可操作的权衡框架。焦点看法为 ，扩大检索语料通？梢韵灾銮 RAG ，且在不少设置下 ，这种增强效果可以部分替换扩大模子参数带来的收益 ，但在更大语料规模处会泛起边际收益递减。
论文问题：Less LLM, More Documents: Searching for Improved RAG论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.02657
从问题出发：RAG 的另一条扩展轴
RAG 的效果由两部分派合决议。检索？槿险姘芽赡馨盏椎闹ぞ菟偷侥Ｗ由舷挛闹；天生模子认真明确问题、整合证据并形成谜底。扩大模子参数能够提升推理与表达能力 ，但检索端提供的证据质量与笼罩规模 ，往往直接决议模子是否有时机看到谜底线索。CMU 团队指出 ，检索语料的规模自己就是一条自力的扩展轴 ，但恒久以来缺少与模子规模联合控制变量的系统研究 ，因此语料扩容能否赔偿小模子仍缺乏定量结论。
实验设计：只让两个变量转变
为获得可诠释的权衡曲线 ，研究接纳了全因子设计 ，只让语料规模与模子规模转变 ，其余坚持一致。检索语料选用大规模搜索引擎数据集 ClueWeb22-A 的英文子集 ，总计包括约 2.64 亿真实网页文档 ，并将其随机平衡切分为 12 个 shard。语料规模用激活 shard 的数目体现 ，逐步从 1 个 shard 扩展到 12 个 shard。检索端使用 MiniCPM-Embedding-Light 做浓密向量编码 ，后端接纳 DiskANN 构建多 shard 近邻检索 ，牢靠 top 文档数、切块与重排战略 ，最终向天生模子提供牢靠数目的 top chunk 作为 LLM 谜底天生证据。
天生端选用最新 Qwen3 统一模子家族的差别尺寸 ，笼罩从 0.6B 到 14B 的 Qwen3 模子 ，并牢靠提醒模板与解码设置 ，以确保较量只反应规模转变带来的差别。评测使命笼罩三个开放域问答基准：Natural Questions、TriviaQA 与 Web Questions ，指标接纳最常用的 F1 与 ExactMatch。
要害发明一：
语料扩容可以让小模子追上大模子（变）
实验效果展示了明确的赔偿效应。以 Natural Questions 为例 ，随着语料从 1 个 shard 扩展到更大规模 ，较小模子的 EM 与 F1 一连提升 ，并在一定语料规模后抵达或凌驾更大模子在小语料上的基线体现。研究用 n 星指标描绘赔偿阈值 ，即小模子需要几多倍语料才华追平大模子在 1 个 shard 下的效果。在三个数据集上 ，这一阈值泛起出稳固模式：中等规模模子之间的追平往往只需要把语料扩大到 2 倍或 3 倍 ，而最小模子想追平下一档模子则需要更高倍数的语料扩容。
更主要的是 ，这种追平并非个体征象。研究在 TriviaQA 与 WebQuestions 上视察到相同趋势 ，并给出了跨数据集的阈值表 ，显示语料扩容在大都设置下都能把性能缺口缩小到一个模子档位 ，甚至两个档位。对安排而言 ，这意味着当推理预算难以支持更大参数模子时 ，把资源投入到更大语料与更强检索 ，可能是更务实的提效偏向。
在增添形态上 ，研究视察到险些与模子规模无关的配合曲线。最显著的提升爆发在从无检索到有检索的第一步 ，随后随着语料继续扩大 ，收益逐步下降 ，并在约 5 到 6 倍语料规模周围泛起饱和趋势。这一征象对工程实践具有直接意义：检索能力的从无到有往往带来最大增益 ，但在较高语料规模处继续无上限扩容并不划算 ，应该连系吞吐、延迟与存储本钱做更细腻的预算分派。
要害发明二：
提升主要来自证据笼罩 ，而非模子更会用证据（稳固）
语料变大为什么能带来提升？论文给出的机制诠释相对直接且切合直觉预期：语料扩容提高了检索到含谜底片断的概率。当语料规模较小时 ，检索到的片断经常只与主题相关 ，但不包括要害事实；随着语料扩大 ，更容易检索到明确包括谜底字符串的证据片断 ，天生模子因此获得更可靠的落脚点。
为把这种直觉量化 ，研究界说了 Gold Answer Coverage Rate ，用于统计传入天生模子的 top chunk 中至少有一个包括标准谜底字符串的概率。效果显示 ，笼罩率随语料规模增添而枯燥上升 ，并在差别数据集上体现出差别性 ，例如 TriviaQA 的笼罩率整体更高 ，反应其信息需求与网页语料的重合度更强。
进一步地 ，研究提出 Context Benefited Success Rate ，用于权衡那些在无检索时无法答对的问题 ，在加入检索证据后被答对的比例 ，并用 Utilization Ratio 将其与笼罩率相除 ，以描绘模子把可用证据转化为准确谜底的效率。实验显示 ，Utilization Ratio 在差别语料规模下整体坚持稳固 ，且在差别模子尺寸之间差别有限。连系无检索设置下的基线体现可以看到 ，差别巨细模子的主要差别更多来自其参数中可直接挪用的内部知识储备 ，使其在无需外部证据时也能回覆一部分问题；而关于那些无法仅凭内部知识答对的问题 ，一旦检索端提供了包括谜底线索的证据 ，差别模子将证据转化为准确谜底的效率整体相近。因此 ，语料扩容带来的要害收益主要体现在提高含谜底证据进入上下文的概率 ，而非显著提升模子对既有上下文的使用能力。
工程启示：怎样在预算约束下分派投入
综合实验结论 ，论文给出了一条可执行的系统设计建议。当推理资源受限时 ，优先思量扩大检索语料与提升笼罩率 ，经常能让中等规模天生模子抵达靠近更大模子的体现。相比之下 ，极小模子需要更激进的语料扩容才华追平下一档 ，收益效率偏低；而极大模子在更大语料下的增益也相对有限 ，体现出使用效率并不会随着参数规模枯燥上升。对系统优化而言 ，跟踪谜底笼罩率与使用率可以作为诊断指标 ，资助判断瓶颈更偏检索端照旧天生端 ，从而指导下一步应该扩语料、调检索 ，照旧换模子。
结语
这项研究把 RAG 的规模讨论从简单的模子参数扩展到语料与检索能力 ，给出了可复现的控制变量实验与清晰的机制诠释。其结论可以归纳综合为两点：扩大语料通常有用 ，但收益保存边际递减；提升主要来自更高的谜底证据笼罩 ，而非模子使用证据能力的跃迁。在面向真实安排的 RAG 系统中 ，这提供了一条更可控、更具性价比的提升路径。
作者简介：
本论文第一作者为卡内基梅隆大学盘算机学院语言手艺研究所硕士研究生 Jingjie Ning ，研究偏向聚焦信息检索、DeepResearch、Query 明确与强化、推荐系统 Benchmark 等事情。Jingjie Ning 师从 Jamie Callan 教授 ，后者为卡内基梅隆大学盘算机学院语言手艺研究所教授 ，曾任 SIGIR 大会主席 ，同时担当系博士项目主任 ，恒久引领搜索与信息检索领域研究 ，在学术界与工业界具有普遍影响力。在卡内基梅隆大学前 ，Jingjie 曾在腾讯任职 Senior Data Scientist。小我私家主页：https://ethanning.github.io
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