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新智元报道

编辑：LRST

【新智元导读】动态检索增强天生（Dynamic RAG）通过自顺应判断「何时检索」来缓解大语言模子的幻觉问题，但现有要领普遍依赖模子内部信号（logits、entropy、attention等），而LLM自己的信号校准较差，即常对过失谜底「自信满满」 。克日，来自伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG，首次跳出「从模子自己内部信号来评估不确定性」的头脑定式，转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性，在多跳QA基准上对OLMo系列模子实现5-14个EM点的显著提升，并且有用性乐成迁徙至Llama3、Qwen2.5、GPT4.1/5等预训练数据未果真的模子 。

当检索增强天生（RAG）从静态走向动态，一个焦点问题浮出水面：何时该触发检索？

现有要领的谜底是：看模子内部信号 。FLARE看句子中的token天生概率，DRAGIN看entropy和attention，ETC看entropy的一阶二阶差分，SeaKR看FFN内部状态……

但这一范式存根天性缺陷：LLM通常校准能力很差，经常对过失输出体现出高置信度 。

DRAGIN vs QuCo-RAG比照 。(a)DRAGIN依赖模子内部信号，过失地将问题中的「Il」标记为高不确定性，却对幻觉出的过失导演名显示低不确定性 。(b) QuCo-RAG通过预训练语料中的零共现检测，准确识别出幻觉 。

DRAGIN在天生过失的导演名「Mario Camerini」时显示低不确定性（Uncertainty < threshold），却对问题中的通俗token「Il」报出高不确定性（Uncertainty = 1.47 > threshold） 。

这就是所谓的「自信地乱说八道」（confident hallucination）——模子不知道自己不知道，内部信号完全失效 。

更根外地，近期理论事情（Kalai & Vempala, 2024）证实：关于有数事实，纵然是完善校准的模子也必需爆发幻觉以维持统计一致性 。

那么，有没有一种要领，能绕过这些不可靠的内部信号？

伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG，首次跳出「从模子自己内部信号来评估不确定性」的头脑定式，转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性，在多跳QA基准上对OLMo系列模子实现5-14个EM点的显著提升，并且有用性乐成迁徙至Llama3、Qwen2.5、GPT4.1/5等预训练数据未果真的模子 。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.19134

开源代码：https://github.com/ZhishanQ/QuCo-RAG

QuCo-RAG的焦点洞察是：LLM的事实知识实质上由预训练语料塑造 。

低频实体 = 长尾知识危害：若是一个实体在预训练语料中很少泛起，模子就难以可靠地影象关于它的知识 。

零共现 = 幻觉高危害：若是两个实体在整个预训练语料中从未在同时泛起，那么模子声称的它们之间的关系就缺乏任何证据支持——这险些必定是幻觉 。

更主要的是，这种因果关系是差池称的：

共现 ≠ 准确（两个实体可能以差别关系共现）

零共现 ≈ 幻觉（模子无法可靠地天生训练数据中从未见过的实体关系）

基于这一洞察，QuCo-RAG从「主观内部置信度」转向「客观语料统计」，通过Infini-gram引擎对4万亿token的OLMo-2预训练语料举行毫秒级盘问，实现精准的检索触发 。

QuCo-RAG框架总览 。两阶段检测：天生前知识评估（检查实体频率）+ 运行时声明验证（检查实体共现） 。

QuCo-RAG通过两阶段检测机制量化不确定性：

第一阶段：天生前知识评估（Pre-Generation Knowledge Assessment）在模子最先天生之前，系统首先「诊断」输入问题：

提取问题中的要害实体（如Silas Hardy、Lee Mantle）  ；

盘问每个实体在4万亿token预训练语料中的泛起频率  ；

若是平均频率低于阈值（默认1000次），触发检索  ；

焦点逻辑：低频实体代表「长尾知识」，模子很可能没有可靠影象 。

第二阶段：运行时声明验证（Runtime Claim Verification）

在模子天生历程中，辖档同续监控每个天生的句子：

使用轻量级0.5B模子提取知识三元组（头实体, 关系, 尾实体）  ；

盘问头尾实体在预训练语料中的共现次数  ；

若是共现次数为0，触发检索并重新天生  ；

焦点逻辑：零共现意味着模子正在「无中生有」——编造训练数据中从未泛起过的实体关系 。

毫秒级语料库盘问

怎样在4万亿token的语料库上实现实时盘问？

QuCo-RAG使用Infini-gram引擎——一个基于后缀数组的索引系统，支持对万亿级token语料库的毫秒级频率和共现盘问 。

轻量级三元组提取器

为了最小化开销，团队从GPT-4o-mini蒸馏了一个专用的0.5B三元组提取模子，基于Qwen2.5-0.5B-Instruct微调 。

QuCo-RAG各组件运行时间剖析 。LLM天生占主导（55-74%），Infini-gram盘问仅占18-31%，证实语料库检测引入的开销适度 。

实验效果

周全领先，迁徙能力惊人

OLMo-2全系列5-12点提升

QuCo-RAG在所有模子规模和数据集上均取得最佳性能，EM提升5-12点 。

在2WikiMultihopQA和HotpotQA两大多跳QA基准上，QuCo-RAG在OLMo-2全系列模子（7B、13B、32B）上周全逾越所有baseline：

OLMo-2-7B：+7.4 EM (2Wiki), +5.6 EM (HotpotQA)

OLMo-2-13B：+12.0 EM (2Wiki), +5.3 EM (HotpotQA)

OLMo-2-32B：+9.4 EM (2Wiki), +10.8 EM (HotpotQA)

而基于内部信号的要领（FLARE、DRAGIN、ETC、SeaKR）体现极不稳固，有时甚至不如简朴的单轮检索（SR-RAG） 。

主实验为什么选择OLMo-2？

QuCo-RAG的焦点是使用预训练语料的统计信息 。但一个要害问题是：怎样验证「语料统计」这个信号源自己是有用的？

这就需要一个「匹配语料」设置——即模子的预训练数据必需完全果真，才华准确盘算实体频率和共现统计 。

OLMo-2是现在知足这一条件的高性能代表性开源模子：

提供完整的4万亿token预训练语料

性能与Qwen2.5等主流模子相当

笼罩7B/13B/32B多个规模

这使得OLMo-2成为验证QuCo-RAG焦点假设的理想测试平台 。

跨模子迁徙：署理语料库同样有用

一个要害问题：若是模子的预训练数据不果真怎么办？

研究团队验证了一个主要假设：网络规模的预训练语料库之间保存大宗重叠 。

因此，使用OLMo-2的语料库作为「署理语料库」，同样可以有用指导其他模子 。

QuCo-RAG在Qwen2.5、Llama-3、GPT-4.1、GPT-5等模子上均实现显著提升 。

要害发明：

Qwen2.5-32B：2WikiMultihopQA上提升14.1 EM

GPT-5-chat：2WikiMultihopQA上提升8.7 EM

相比之下，GPT模子自带的Web搜索工具反而低于不检索基线（可能由于网络噪声）

效率剖析：更少检索，更高性能

效率-性能权衡剖析 。QuCo-RAG以最少的token消耗和LLM挪用次数抵达最高EM 。

QuCo-RAG实现了「精准偷袭」式的检索：

平均每个问题仅触发1.70次检索

token消耗仅87个，LLM挪用仅1.84次

而FS-RAG和DRAGIN消耗2-4倍的token，性能却大幅落伍

领域泛化：生物医学问答同样有用

在PubMedQA生物医学问答基准上，QuCo-RAG同样体现精彩：

QuCo-RAG在PubMedQA上抵达66.4%准确率，逾越Wo-RAG 11.2个百分点 。

内部信号要领在这个专业领域袒露出两种失败模式：

太过检索：FLARE平均2.79次检索，token消耗516 。显著高于它在通用领域的检索次数和token消耗 。

检索缺乏：DRAGIN和ETC触发检索的次数显著低于它在通用领域的检索次数 。Acc体现与不检索基线持平 。

QuCo-RAG则两者兼顾：平均0.93次检索，54.9个token，最高准确率 。

深度剖析：为什么实体频率剖析有用？

按实体频率分层的性能剖析 。低频区QuCo-RAG优势显着，高频区优势依然坚持 。

研究团队按实体在语料库中的泛起频率将问题分组，展现了有趣的纪律：

低频区：模子缺乏知识，但内部信号无法识别这种知识缺陷

中频区：模子处于「部分学习」状态，熵等内部信号变得相对有用

高频区：实体频率 ≠ 事实频率——纵然实体常见，它们的特定关系可能有数

这最后一点尤为主要：高频实体让模子「太过自信」，但QuCo-RAG通过共现检测捕获到模子对熟悉实体的过失关系声明 。

深远影响与未来偏向

本文将语料统计确立为模子内部不确定性信号的客观替换计划 。虽然本文聚焦于RAG系统中的检索触发，但这一范式转变在AI清静与鲁棒性领域开发了多个值得探索的研究偏向 。

赋能可信AI应用

实验证实，语料统计比内部信号提供了更可靠的不确定性怀抱 。这种可靠性不但对RAG有价值，还可扩展到更普遍的清静要害使命：

选择性回覆：当缺乏证据支持时，模子可以拒绝回覆

准确性展望：语料统计为天生的声明提供有据可依的置信度评分

从推理时干预到以数据为中心的AI

语料统计剖析能够准确识别模子的知识盲区 。

这一信号可以指导训练数据策划：与其仅在推理时通过检索来填补知识缺口，开发者可以在一连预训练或后训练阶段自动网络低频实体的数据 。类似地，语料统计还可以指导：

合成数据过滤：在纳入训练集之前，用语料统计验证LLM天生的训练样本

模子编辑：区分哪些事实需要定向注入，哪些已被模子可靠学习

范式的延伸偏向

多个研究偏向值得探索：

多语言验证：通过跨语言统计实现多语言场景的不确定性量化

时序动态：使用带时间戳的语料处置惩罚知识演变问题

逾越实体：将要领扩展到事务、关系和数值声明的验证

智能体集成：作为自我验证工具集成到智能系一切中，在执行行动前验证天生内容

理论基础

跨模子迁徙的有用性引发了一些值得思索的问题：为什么署理语料能跨模子族生效？能否形式化地建设「给定语料统计的幻觉概率」的信息论界线？这些问题与LLM中「影象vs泛化」的更普遍讨论相关联 。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2512.19134

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