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[科技前沿] 解锁AI的思维之网:图思维框架(DoT)的革命性探索

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
  • 签到天数: 227 天

    [LV.7]分神

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    楼主
     楼主| 发表于 2024-11-26 10:22:53 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    在AI的发展史上,推理能力一直是其核心竞争力之一。早期的AI模型大多依赖于规则和逻辑推理,大抵都试图通过预设的规则来模拟人类的思考过程。然而,随着数据量的激增和计算能力的提升,数据驱动的方法逐渐占据主导地位,特别是在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLM)如Bert、GPT等横空出世,这些模型通过学习大量的文本数据,学会了在一定程度上理解和生成人类语言。
    ; f, l5 X; f$ s8 x
    0 n0 H8 j' W1 C$ U大模型与推理框架:
    0 ^7 Y/ q( T; E/ h( t8 _9 b) \$ o/ [/ Z
    大模型的出现,极大地推动了AI在推理任务上的表现。它们通过学习海量的文本数据,建立了丰富的语义和上下文理解能力。但大模型也有其局限性:
    $ f5 F5 r# y: s% w. [1 o8 V8 b+ Z5 }/ l7 b
    推理路径的线性化:传统的大模型通常采用线性推理路径,这意味着它们只能按顺序一步一步地进行推理,无法有效处理多路径推理和复杂的逻辑关系。+ d/ c6 R% Z3 a* o- x$ _3 n: s

    $ h& O( |; Z) ]) D% x  r% G, ~反馈机制的缺乏:大模型一旦生成推理步骤,通常难以根据新信息进行自我修正,这在动态环境中显得尤为不利。
    ( x: o: E8 t7 j, K. A0 p' k
    ; F' c% x1 w7 X8 K) J长程依赖问题:由于模型结构的限制,LLM在处理长距离依赖的推理任务时容易丢失上下文信息,影响推理的准确性。
    % d4 S8 A9 C5 o' L1 V
    * U# H! g5 V8 z1 \为了解决这些问题,AI研究者们提出了各种推理框架:* b8 x& Q. [6 ^) I0 s6 @

    0 w8 q8 t$ P$ {4 R' a4 w6 V# S链式推理(Chain-of-Thought, CoT):这是最早的推理框架之一,通过让模型生成一系列中间推理步骤,使得推理过程更加透明和可追踪。但其线性结构限制了模型在多路径推理上的表现。) ?1 B+ k$ D4 Z" V. {$ G& |

    " k) L* m, I/ F树式推理(Tree-of-Thought, ToT):为了解决CoT的局限性,ToT引入了分支结构,允许模型探索多个推理路径。但随着路径数量的增加,计算和存储成本大幅提升。
    ( @, e7 u" a* R( s6 X
    8 g- {8 X) X# P8 J- b; U8 A, x图式推理(Graph-of-Thought, GoT):进一步拓展了树式推理的概念,通过图结构允许模型在不同节点间灵活跳转,但其计算复杂性和管理困难依然存在。1 T7 H" H8 y# C+ z9 @

    4 L7 u* A& g2 K0 E7 ]# L累积推理(Cumulative Reasoning, CR):通过多模型协作机制,模拟人类推理中的角色分工,提高了推理的准确性和一致性,但多模型协作的复杂性和资源消耗成为了瓶颈。* Y' ?* p* _# K

    2 i, J( O( k' ^% K2 Q这些推理框架有些已经接近成熟使用了,CoT和ToT已经形成相对完整的解决方案。但当我们让这些方案处理复杂的推理任务时,就有点力不从心了。比如说,多路径推理、反馈学习和长程依赖问题,这些可都是AI也难啃的硬骨头。打几个比方:% D" X  _1 T' J* [1 ]

    / d2 R3 d/ i, e% `多路径推理,这就像医生面对病人症状时,不仅要考虑一种可能的疾病,还要同时考虑多种疾病的可能性,然后逐一排除。传统的线性推理模型,就像一条单线道路,只能一步一步地走,无法同时处理多个可能性。而我们人脑在处理这种问题时,往往会像织网一样,把所有可能性都考虑进去。% ^' ]( H1 N; E# c8 A% w
    ) A0 M: f" b# v* p4 L
    接着是反馈学习。想象一下,你在做法律分析,新的证据不断出现,你得不断调整之前的推理路径。但传统的LLM一旦做出判断,就很难自我修正,就像一艘船,一旦航向错了,就很难掉头了。
    9 d: H+ j) O2 X! Y2 W2 ?/ i+ ~- L% L5 f' U0 f9 c  S% u) ]5 n# y
    最后是长程依赖,这就像在开车时,你得考虑前面的路况、其他车辆的行动等多个因素,然后在不同的决策点上做出选择。LLM在这方面表现得就像一个健忘症患者,常常丢失了之前的上下文信息,导致推理结果不准确。0 Z2 J! j$ ]3 r% M3 W% d% r
    ' _8 p2 U7 T/ L& c* ?
    基于以上的这些问题,姚期智院士的团队提出了图思维框架(DoT)。这个框架用到了有向无环图(DAG),听起来是不是有点高大上?其实不难理解,DAG就是一个不循环的网络图,确保了推理过程不会陷入死循环。
    - B- v; U5 e& {- y. U7 e/ s" O9 J  Y7 J6 z( P* }4 |0 _9 C4 |
    DoT的核心优势对于这几个难点是会有效改善的:% F  T- L9 x  F: a/ \

    9 Z1 ]/ t1 W0 Q多路径推理:DAG可以表示多个并行的推理路径,就像在处理一个问题时,我们可以同时探索多个解法,而不是一条路走到黑。
    - M) l5 o# B/ }+ B' r' g; u1 M. g. B% A2 K8 A5 X* k7 D
    反馈机制:DoT允许模型在推理过程中不断对先前的命题进行批判和修正,就像一个团队在讨论方案时,不断地提出新观点、质疑和优化。+ j, k3 |* v  d; Z9 M& x, G

    # A1 q0 {8 v' w8 ?. ]& e长程依赖处理:每个节点的推理步骤都可以通过边与其他节点建立明确的依赖关系,确保上下文信息的一致性和连贯性。
    & W! e2 y( Y; R
    ! O! p4 z+ Z2 p具体来说,DoT框架通过DAG整合推理过程中的多个角色,包括提议者(提出新命题)、批判者(对命题进行评估和批判)、和总结者(汇总推理结果)。这种多角色协作在单一模型中进行,极大地简化了推理过程。
    8 @3 W) x, @) F. p+ w* l) @
    5 @4 l7 r! Q6 J; ?4 x' O举个例子,在金融风控中,决策往往涉及多个变量的同时推理和反馈优化。传统的推理模型就像在做单一的线性计算,而DoT就像在多维空间中同时考虑多个因素,确保决策更加全面和动态。- T" Q: M: E* }! W1 _6 W
    % e! x7 s: A5 J( D
    在自动驾驶领域,DoT同样大显身手。车辆在行驶时需要同时处理来自多个传感器的信息,做出决策。DoT通过DAG结构,能够很好地整合这些信息,确保决策的准确性和实时性。/ E: i& w, `. ]0 q5 |) y

    0 ]7 R1 p# d& F" \8 FDoT框架还引入了自回归的角色转换机制,让模型在推理过程中可以无缝切换角色,提高了推理的流畅性和反馈效率。DAG的设计不仅解决了长程依赖和反馈学习的难题,还提高了推理的扩展性和灵活性,使其能够适应复杂场景的需求。
    # x5 U/ H! d0 g4 i) a
    7 m9 r* E2 G; Q0 X总的来说,图思维框架通过有向无环图的结构化推理,为AI在复杂推理任务中的应用提供了一个新的解决方案。它不仅解决了传统推理框架的局限性,还带来了更多的可能性和灵活性。+ v% C% `* i4 w2 I

    $ s5 {, \0 U: ^5 }原文链接

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-2 23:51
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]炼气

    沙发
    发表于 2024-11-26 10:53:55 | 只看该作者

    ' w" u1 X8 b1 V& h2 u2 M推理能力真是一种奇妙的东西。似乎无法定义?或者说没有公认的定义?) {# d! f" w* ^) X+ l0 @+ q- S

    ' v# [1 m% C: g1 }不知道AI现在在理解幽默方面的进展如何?8 a' @. h6 x9 {6 u

    / c4 i  @" V. i; T) f. o& b继续拜读好文!- _2 G" o! m* g* _
    ; O( b4 _1 Y9 a2 f; [
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