在人工智能的浩渺星空中，大型语言模型（LLMs）正以其令人瞩目的生成能力引领着技术革新的前沿。然而，在这片璀璨的星河背后，如何确保模型输出的内容始终忠实于输入的上下文，成为了亟待破解的「真实之谜」。本文将带您走进一项激动人心的研究——「$Generate, Discriminate, Evolve$」，简称$GenDiE$，这是一种全新的自我进化框架，旨在通过细粒度句子级别的优化，提升生成系统对上下文的忠实性，并且在长篇问答以及知识冲突场景下大显身手。
我们将在接下来的章节中，以通俗易懂、深入浅出的方式，逐步探讨GenDiE从理论构建到实验验证的全流程，带您体验语言模型如何自我生成、自我判别，再自我进化，从而不断突破固有瓶颈，迈向更加真实可信的人工智能未来。
🍀 初探生成与判别的自我进化之路
在过去几年间，大型语言模型因其生成任务的强大能力而备受瞩目，从开放域问答到段落生成，无处不在。然而，模型在生成结果时时常会出现「幻觉」——即输出看似合理、却非真实基于所给上下文的信息。此问题在知识冲突较为常见的任务中尤为严重，譬如长篇问答（$LFQA$）中常常会因信息来源不一致而导致输出与实际支持信息不符的问题。如何在保持生成流畅性的同时确保真实性，成为了当前研究的亟待解决的难题。
GenDiE在这一背景下应运而生，其主要创新点在于引入了一种自我进化机制，通过生成、自我评分以及判别三个步骤，不断更新和优化训练数据，进而提升最终答案的忠实性。与现有方法在推理阶段做干预的策略不同，GenDiE通过模型自身在训练过程中进行自我反思和精细化句子的优化，让系统在每一次迭代中不断「进化」，获得更优质的生成体验。
与传统的整体答案优化不同，GenDiE将答案拆分为若干句子，把每句话都视为单独的优化单元。正是这句子级的细粒度调整，使模型能够捕捉到答案各部分真实与否的微妙差异，从而杜绝那些看似严谨却实则含糊的细节失真。
🌍 语言模型「细胞」中的生成与判别
要理解GenDiE的精髓，我们需从两个核心能力谈起：生成（$Generate$）和判别（$Discriminate$）。
生成：构建可信信息的过程
生成能力可以类比为人的创造力。在人脑中，我们通常会根据既有知识组合成句子，而语言模型则经过大量语料训练，学会了如何基于问题和上下文生成连贯的答案。但是，正如模仿自然界的进化过程，初生的个体未必完美，同样地，语言模型生成的第一版答案往往并不完美，它们可能会由于模型的固有偏差或记忆中的旧信息而出现与当前上下文不符的「幻觉」。
在GenDiE中，生成过程并非一锤定音，而是一场不断试错、不断自我修正的旅程。模型采样生成多个候选句子，构成类似树状结构的候选答案集合。每个节点代表一段生成内容，而从根节点到叶节点的路径便是一整个可能的答案。如此一来，系统便有了足够的探索空间，以保证在每一步选择最符合上下文的信息。
判别：自我评分和纠错的「内镜」
单单有生成还不够，如何确保生成的句子与上下文真实一致呢？这就需要引入判别能力，也就是模型对自身生成内容的自我评分。这种自评分系统的设计灵感源自人类的自我反思能力：我们在表达观点之后，往往会回头审视自己所述是否准确。GenDiE则在训练过程中加入了多任务训练目标，使得模型不仅要生成答案，还要学会判断其是否真实可信。
在论文中，判别能力通过构造对比学习的方式实现——具体来说，就是将每个目标句子与其负样本（即缺乏支持的句子）进行比较，促使模型为真实句子赋予更高的评分。这一过程通过下面的训练目标实现：
![\[L = \sum_{a \in A} \log P_\theta (a|q, P, A^{<a}) + \lambda \log \frac{P_\theta (a|q, P, A^{<a})}{P_\theta (a^{-}|q, P, A^{<a})}\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-6d0bffe963e1990a676c827d7c1f8fd0_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
其中，$P_\theta(a|q, P, A^{<a})$ 表示在给定问题 $q$、支持文档 $P$ 以及前缀答案 $A^{<a}$ 的条件下，生成目标句子的概率；而 $a^{-}$ 表示由模型生成的负面句子。这个公式完全揭示出模型不仅要追求流畅的生成，还要在生成过程中考虑真实度和内容一致性。
同时，针对整个句子生成过程，论文引入了类似于语言模型的评分标准，将一句话的信度定义为：
![\[S_a = \log P_\theta (a|q, P, A^{<a})\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-a16b91739f64da9888e35cfcffc7f42f_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
这一得分机制激励模型在生成每个句子时，都必须考虑到当前的语境与支持信息，从而确保答案整体的可信度和准确性。
🧬 细粒度句子级优化：分而治之
传统的大型语言模型往往会在整体答案水平上进行优化，也就是将整个答案作为一个整体来判断是否与上下文吻合。然而，在处理长篇问答任务时，不同句子可能存在真实度上的显著差异：部分句子与支持文档密切相关，而另一部分则可能出现偏离上下文的幻觉。单一整块优化策略显然无法捕捉这种细微差异。
GenDiE的关键突破在于将答案拆分为独立的句子，然后逐句进行优化训练。这种细粒度的优化思路有助于模型精确识别每句话中的问题所在，并对其进行独立调整。实际操作中，每个句子既作为生成目标，也作为判别的对象，从而形成了一种针对句子级别的对比学习。这样一来，每个生成句子都要经过自身的「自我打分」，只有当得分高于相应的负面候选时，才被认为是高质量且忠于原文的信息。
一个直观的比喻可以说明这一思路：想象一篇长文就像一幅拼图，整体图像的真实度依赖于每块拼图是否拼合得当。如果某块拼图与整体画面不符，即使其他部分精细无比，整幅画作仍会失去其真实意义。正是基于这一理念，GenDiE通过句子级别的监督，让每块「拼图」都精心雕琢，最终组合成令人信服的整体答案。
🔍 自我进化：迭代更新的智慧循环
或许最令人振奋的部分在于，GenDiE并非一次性完成优化，而是一种自我进化、不断迭代的训练方式。在初始阶段，由于模型缺乏成熟的自评分机制，会借助「黄金标准答案」中的句子作为正样本，同时利用未经上下文支持的生成句子作为负样本。经过预训练阶段后，模型逐步具备了初步的判断能力，便可进入后续的「自我进化」阶段。
在自我进化阶段，每一次迭代中，模型使用前一轮训练后的参数来生成新的候选句子，并对这些候选句子进行自我评分。随后，通过树状采样的方法，生成路径中每个节点都被赋予一个信度得分。具体来说，树状采样过程可以理解为这样一个过程：
- 根节点为空字符串，每层节点代表一个新生成的句子；
- 每个生成的句子，都需要基于之前的所有句子（即路径上的句子）作为上下文；
- 当生成结束标记（$[eos]$）出现或达到预设最大深度时，该路径被终止，整个树状结构便形成为多个候选答案。
这样的策略既保证了生成的多样性，又让模型在句子层面上有充分的探索空间，通过对比不同候选答案的得分，最终选择出最优解作为下一步训练的样本。
迭代训练中，自我评分不仅对生成结果进行评价，更为下一轮的数据构造提供了保障。随着迭代次数的增加，模型在不断的自我进化中，其生成与评判能力均得到显著提升，正如图 1（下图为示意意图）的树状结构展示，每一层都蕴含着模型对上一层的反思与改进。
图 1：
阶段 说明 (a) 预训练阶段 利用黄金答案进行预先的句子级优化，构建正负样本对 (b) 自我进化阶段 利用树状采样生成候选句子，通过自评分机制进行对比学习
这种自我进化的理念，不仅让模型获得了自我完善的能力，同时也将传统上依赖于人工精心构造数据的限制突破了，大大降低了训练的成本和复杂度。
🚀 数学公式背后的深层逻辑
自我进化过程是通过多任务训练目标来实现的，这其中既有标准的语言建模目标，也有专门构建出的判别目标。结合论文中的描述，两者通过以下联合目标函数进行训练：
- 语言建模目标：
模型需要尽可能提高生成目标句子的概率，这部分目标可以表示为 $L_{\text{LM}} = \sum_{a \in A} \log P_\theta(a|q, P, A^{<a})$, 其中，$A^{<a}$代表目标句子之前的所有句子序列。 - 判别目标：
为了确保目标句子的忠实性，模型需要对比正负候选句子，上述公式可归结为：![\[L_{\text{Disc}} = \sum_{a \in A} \log \frac{P_\theta(a|q, P, A^{<a})}{P_\theta(a^{-}|q, P, A^{<a})}\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-d22360763db4e7450b1774a12ab62f9b_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
最终，联合训练目标即为：
![\[L = L_{\text{LM}} + \lambda \, L_{\text{Disc}}\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-9eff6ea9ea7eda7f3b2679fd12bbdee8_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
其中 $\lambda$ 是用于平衡两部分目标的重要超参数，论文中设置为 0.5（即 $\lambda=0.5$）。
这种联合目标不仅确保模型在生成过程中逐渐提高语言生成概率，更在每个生成步骤引入了忠实性判别，让模型在权衡流畅性与真实性之间找到理想平衡点。通过不断迭代优化，模型最终在长篇问答任务中实现了上下文信息与生成答案之间的严密契合。
📊 层次化推理：从令牌到句子的多级搜索
除了训练阶段的自我进化机制，论文还创新性地提出了层次化推理策略。一般的推理方法如贪心搜索、束搜索（Beam Search）等，主要依赖于令牌级别的生成与选择。这种方法在生成过程中无法充分利用自评分机制，忽略了句子级别的评价信息。
层次化推理的思路是：
- 内层推理（令牌级别）： 在生成单个句子时，依然采用传统的令牌级推理方法（例如束搜索），保证每个句子的连贯性；
- 外层推理（句子级别）： 在每个句子生成完毕后，利用模型已学到的自评分机制，对多个候选句子进行评估，根据长度归一化的得分选出最优答案路径。
具体来说，在生成第 i 个句子时，系统对每个现有候选答案的延续进行采样。例如，设有 N 个束，每个束又产生 M 个候选句子，总共获得 NM 个延续。随后，通过计算每个候选句子的得分
![\[S_{ij} = \frac{1}{|a_{ij}|} \sum_{j=1}^{|a_{ij}|} \log P_\theta(a_{ij}|q, P, A^{<a_{ij}})\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-3ba4262dbe728d1725296906305670fd_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
（其中 $|a_{ij}|$ 表示句子的长度），系统选出得分最高的 N 个延续进入下一步生成。
这种层次化推理策略的核心优势在于：
- 能够充分利用模型的自评分优势，让生成过程更加关注与问题和上下文的契合度；
- 细分了生成过程，从令牌到句子形成了多级选择机制，使得最终生成的长答案既连贯流畅又具备高度的真实可信性。
在实验中，利用层次化推理相对于单一推理策略，模型在信度（$Faithfulness$）和正确性（$Correctness$）评价指标上均显示出显著提升，这也为我们在构建更加智能可信的问答系统提供了有力证明。
🔬 实验与验证：数据、指标与结果
为了验证GenDiE的有效性，论文设计了两大实验基准：
- ASQA： 来自于长篇问答领域的数据集，要求模型生成具有深度和细致信息支持的答案；
- ConFiQA： 通过引入反事实上下文，检测模型在知识冲突场景下的上下文忠实性。
在实验评价指标方面，主要关注以下四大指标：
- Faithfulness（忠实性）： 通过NLI（自然语言推断）模型和AlignScore进行自动评估；
- Correctness（准确性）： 主要通过Exact Match（EM）召回率以及命中率（Hit Rate）进行评判；
- 鲁棒性： 尤其在域外数据（Out-of-Domain）条件下的表现；
- 迭代自我进化的提升曲线： 分析模型在不断迭代过程中的性能变化。
实验结果表明，不论是在训练自由方法（如基于提示的 GPT-4 或 Llama-3.1-8b-Instruct）还是训练基础方法（如标准SFT），GenDiE在忠实性与准确性上均表现出显著优势。尤其值得一提的是，当采用层次化推理（hierarchical inference）时，模型在忠实性得分和整体答案质量上均较标准束搜索和贪心搜索大幅提升。
下面是一份精简的实验结果对比表：
| 方法 | ASQA Faithfulness (AlignScore) | ASQA Correctness (EM Recall) | ConFiQA Faithfulness (AlignScore) | ConFiQA Correctness (Hit Rate) |
|---|---|---|---|---|
| In-context GPT-4 | 75.11 | 47.21 | 44.56 | 35.96 |
| Standard SFT | 65.27 | 41.93 | 44.94 | 34.58 |
| GenDiE (贪心搜索) | 73.87 | 43.61 | 72.32 | 73.72 |
| GenDiE (层次化推理) | 84.90 | 45.75 | 80.73 | 84.63 |
从上述数据可以看出：
- GenDiE在层次化推理下所获得的各项得分均遥遥领先，表明自我进化机制和句子级优化确实为回答生成带来了质的飞跃；
- 通过对比迭代过程中不同版本（例如GenDiE与其仅在答案层面进行优化的变体——GenDiEanswer-level）的表现，我们能直观地观察到细粒度优化对长篇问答生成的重要性。
此外，论文还详细记录了不同迭代阶段的模型得分曲线，显示出随着模型自我进化的不断迭代，其信任度评分、精确度等均呈现出持续提升的趋势。这种迭代优化过程正是GenDiE自我进化理念的核心体现。
🎨 科学故事：让语言模型拥有自我「修炼」的艺术
设想一位画家不断观察自己的作品，通过反复比较和评估，最终锤炼出独特风格。语言模型正如这位画家，在每一次生成回答时，都需要面对来自内心的「审美」判断——到底哪一句话最能真实地反映上下文？这便是判别任务带来的启示。GenDiE将这一人类内心的自我批评机制植入了模型当中，使得AI不仅善于生成，还能自我「修炼」，通过一次次迭代把不完美的作品打磨为精品。
这就像是DNA的自我复制与进化：初始版本可能存在错误甚至虚假，但经过多次自我校验、淘汰劣质基因，就能形成一个不断进化、愈发精确的系统。对于希望用人工智能解决长篇问答、知识融合及复杂推理任务的研究者来说，GenDiE的理念无疑是一束指引未来的光芒。
🔧 技术挑战与未来展望
尽管GenDiE在提升回答忠实性方面取得了显著成效，但依然存在挑战与改进空间：
- 泛化能力的进一步验证：
当前实验主要集中在长篇问答和反事实问答领域，未来需要探索更加多样化的任务场景，验证自我进化机制在其他复杂任务中的表现。 - 计算开销与实时性问题：
由于层次化推理需要在每个句子生成过程中进行多次采样和自评分，计算开销较大。如何在保持生成质量的前提下优化推理速度，是重要的工程挑战。 - 多任务训练目标的深入研究：
论文所采用的ORPO（Odds Ratio Preference Optimization）为基础的多任务目标证明了其有效性。然而，未来或许可以尝试其他更为多样化的训练目标，以进一步提升模型对复杂语义关系的捕捉能力。 - 伦理性与偏见：
尽管模型通过自我进化提升了忠实性，但不代表其生成内容一定没有偏见或误导信息。因此，后续研究需要结合伦理标准和公平性检测，确保生成内容在多个维度上符合社会正义的要求。
未来，随着计算能力的不断提升与优化算法的不断涌现，我们有理由相信这类自我进化机制将会在更多任务中发挥卓越作用，为构建可信赖的智能系统提供全新思路。
📚 结语：让AI在自我进化中拥抱真实
从早期的生成式模型到如今具备自我判别和自我优化能力的框架，人工智能的发展正经历着前所未有的蜕变。GenDiE的研究不仅在技术上为我们展示了一种全新的训练范式，更在理念上揭示了一个真理：对真理的追求，是一场自我进化的长旅。
在这一过程中，模型不断学习如何生成更加真实可信的答案，如何判断生成内容是否符合上下文要求，并通过自我反思不断修正错误。而这种不断进化的能力，正如人类不断通过反思与批评实现自我提升，终将引领语言模型走向更高的智能化境界。
未来，我们可以期待更多类似GenDiE这样的创新方法，不仅让人工智能在回答生成上更加精准，也让整个系统在面对复杂任务时展现出卓越的自适应性和鲁棒性。这个过程也将推动人工智能在医疗、法律、教育等各领域中构建更高水平的知识辅助系统，为人类社会带来更多福祉与启示。
💼 参考文献
- Li, K. et al. (2025). Generate, Discriminate, Evolve: Enhancing Context Faithfulness via Fine-Grained Sentence-Level Self-Evolution. arXiv preprint.✅
- Shi, et al. (2024). CAD: Contrastive Decoding for Context-Aware Generation.
- Bi, et al. (2024). Retrieval-Augmented Generation in the Presence of Knowledge Conflicts.
- Huang, et al. (2024). Self-Evolved Reward Learning for Language Models.
- OpenAI (2024). GPT-4 Technical Report.
在这篇文章中，我们详细介绍了GenDiE的核心思路与技术实现，涉及生成、判别、自我进化、层次化推理等多个关键模块。通过对每个模块的深入剖析，我们不仅看到了技术背后的数学逻辑和工程实现，同时也体会到人工智能不断自我进化、追求真实的精神。正如我们在人类历史上不断追求科学真知的历程一样，语言模型在自我进化的道路上也正迎来一个全新的黎明。
这场生成、判别与自我进化的心灵之旅，将为未来构建不仅具备强大生成能力，同时兼具动态自我修正的可信赖人工智能系统奠定坚实基础。让我们期待，随着技术的不断突破，AI将能够更好地服务于人类，成为推动社会进步与文明传承的重要力量。