蚂蚁集团联合高校发布KAG-Thinker模型,结构化推理新范式提升大模型逻辑严谨性与复杂任务性能

2025-09-28 11:51:52 4368次浏览

  

近日,蚂蚁集团知识引擎团队联合浙江大学、同济大学共同发布了结构化推理领域的最新研究成果——KAG-Thinker模型。作为KAG框架的重要升级版本,该模型致力于为通用和专业领域的复杂推理任务构建稳定且可解释的思考范式。

自2025年OpenAI推出Deep Research以来,大模型在复杂推理任务中展现出的多轮检索和规划推理能力备受瞩目。此后,产业界和学术界涌现出大量以模型为中心(Model-Centric)的方法,如Search-R1、Re Search等。这些方法的核心思路是通过强化学习让模型自主掌握检索和利用外部知识的技巧,使小型模型也能像专家一样"思考"。然而,这类基于自然语言的推理方法存在推理过程不严谨、结果不稳定等明显缺陷。相比之下,人类专家在解决复杂问题时通常会采用结构化思维,将原始问题拆解为多个可独立验证的子问题逐个击破。受此启发,研究团队开发了KAG-Thinker模型,为AI思考过程建立清晰的分层"脚手架",显著提升了复杂任务中推理的逻辑性和稳定性。

该模型延续了KAG框架的双语义表示机制(Logical Form),同时融合自然语言与逻辑函数表达,以更好地利用结构化知识。通过"广度拆分+深度求解"的创新方法,有效提升问题求解的严谨性。此外,模型还引入了以知识点对齐为核心的知识边界判定机制,巧妙结合大模型参数化知识与外部形式化知识,并借助内容抗噪模块降低检索噪声,确保检索结果的可信度。

研究团队将这些创新策略整合到一个支持多轮迭代与深度推理的统一架构中,通过监督微调训练出KAG-Thinker 7B通用模型。实验结果显示,在7个单跳和多跳推理数据集上,其性能比采用强化学习的Search-R1、ZeroSearch、ReSearch等前沿深度搜索方法平均提升4.1%。与KAG框架集成后,在多跳推理任务中超越了HippoRAG V2、PIKE-RAG等基于Qwen2.5-72B的In-Context Learning方法。该模型在医疗问答等专业领域也展现出显著优势。

模型采用"广度拆分+深度求解"的创新架构:首先将复杂问题分解为若干保持逻辑关联的原子子问题(广度拆分),每个子问题通过Logical Form算子表示;然后针对需要检索的子问题进 行深度求解(深度求解),在检索前会先评估大模型自身知识是否足够解答。知识边界判定采用无监督方式,只有当模型对答案的置信度达到阈值时才会跳过检索步骤。

为提升检索质量,模型配备专门的抗噪模块:首先过滤无关内容,然后提取核心信息作为子问题解答依据。Logical Form求解器包含Retrieval、Deduce、Math和Output四种算子,分别处理检索、推理、计算和答案汇总任务。

实验数据表明,KAG-Thinker 7B在单跳数据集上平均提升4.5%,多跳数据集提升3.9%。与KAG框架V0.8集成后,EM和F1指标分别提升3.0%和3.8%。在医疗领域专项优化的KAG-Med-Thinker版本,相比IRCoT和ReAct等模型取得3.95%-4.41%的性能提升。

KAG框架V0.8版本新增支持公私域知识库混合模式,通过MCP协议接入LBS、WebSearch等公网数据源,并提供多类型索引管理功能。虽然7B模型在复杂问题拆解上仍存在稳定性不足的问题,但研究团队表示将通过结构化数据合成等方法持续优化。

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☎营销(sem)——精准流量的快速获取

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内容营销的优势在于能够通过长期积累建立品牌的权威性,增加用户的信任度,并为网站带来持续的流量。

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