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这篇文章设计的测验很有意思。从实验结果看,现在的所有通用生成式 AI 都不具有真正的推理能力。也就是说,AI 并不理解抽象的概念,而推理能力恰恰依赖抽象的概念。- l/ X" h3 Z: F
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最近俺也在玩 AI 推理方面的东西。下面是论文里的一个小实验,大家有兴趣的话可以玩玩。 e& ]$ F( f5 b* C. C
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给 AI 的提示:Here is the rule of the game: If I enter A, then you return B; if I enter B, then you return C; so on and so forth.
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AI 回复表示理解了提示中的这个这个规则。于是有下面的实验:! a+ U' p$ M$ ~( j A- R5 f! M
我: A
, \6 k/ m3 {$ o2 `AI: B) }6 a7 X. |. u5 u
我: B
# z/ Z# ]0 e- x0 GAI: C: C% l; \& K' P9 f1 j% H, A6 [
我:X* t% y! w- |9 T3 M
6 A0 A/ I+ W7 q3 u" N这里,不同的 AI 模型会有不同回答。有些 AI 会回答 Y 。有些则会说这不符合规则,所以无解 很显然,回答是后者的把提示中的 "so on, so forth" 给吃掉了。然而,这并不代表 AI 没有推理能力,而可能只是语句处理模块不好。
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: A' p2 U2 Y1 S& p0 \5 u. R真正的推理能力体现在后续实验。对于能够回答 Y 的AI 继续提问:4 P( h: r$ c- z9 {! L2 J- y9 b
我:Z; Y; _7 s0 Y% F0 R; ]! S/ E
5 B" h+ R/ V3 K! T0 A这下大多数的 AI 模型都冒烟了,有些回答说不合规则,有些回答说序列到头了没有答案。有意思的是两种回答:一种回答说 Z, 另一种则回答说 A。0 t% L9 K% g Q5 B' \ \4 d1 _, i
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而这四种回答,如果用来盲测人类,其实人类也会给出同样的四种答案。也就是说,就这个问题来看,如果盲测,提问者无法分别回答者是人类还是AI。换言之,能给出这四种答案的 AI 在这个小实验中通过了图灵测试。这显然不是那篇文章中说的排列组合或“复杂的模式匹配”能够做到的,而是真正的推理能力。
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有意思的是训练程度越高的模型,越倾向于给出这四种答案。比较 Mistral, 狗屁通,Gemma, Llama, 通义千问等等大模型的不同版本,都是如此。这类似于人类的婴孩和成人之间的区别。相比于婴孩,成人除了脑部发育完全,更储备了更多的知识。
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至于这篇文章中说到的语序问题,非相关语句问题等等,前面说过,必须分清这是语句处理模块的问题还是真的是大模型本身的问题。毕竟,即使是人类“屡战屡败”和“屡败屡战”用的字数和字完全相同,但把语序换一下,意思就完全不同了。然而,你去问一个三岁小孩这两句话有何不同,三岁小孩可能会告诉你没啥不同。而问聊天狗屁通同样的问题,狗屁通则会说:
7 c( d/ D; l* n' M4 s* V- w; V“屡战屡败”和“屡败屡战”这两句话虽然字面相似,但含义有所不同。
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: X+ y9 t& k3 d$ t% Q. k1. **屡战屡败**:强调的是多次进行战斗,但每次都失败。这种表达往往暗示一种无奈或沮丧,强调了失败的频繁。 o @8 s! D; c7 ?# S0 ~
$ u3 q8 F" X+ U J1 l6 i! A2. **屡败屡战**:则是指经历了多次失败,但仍然继续坚持战斗。这种表达更侧重于坚持和不放弃的精神,体现了勇气和韧性。; H- k; d$ q+ i( P( g/ f: Z
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总的来说,前者更偏向于消极的失败感,而后者则传递出一种积极向上的拼搏精神。 6 U5 s; y( P# h8 V. j& a: w
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