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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。
    # z& [* G& i+ _( U1 S7 L8 j  W& U2 {! H0 D5 A, {! A: ]: G1 D
    大模型与推理框架:) v2 j# Y' \, S8 K* s* h2 L

    8 h  V; |& l2 p2 t# B& v* _/ U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:
    " X/ v* i4 Q) J
    1 c4 X- m* W! l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。) ]& g/ t0 l* c* i* g( N

    , r. b3 a" u# g, o! Y+ n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。
    / Y8 R6 d$ R/ L* d( o. V, I8 w7 b$ }0 b6 W  F, Y
    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。& r) v6 J7 Q% ~  T# ]6 O
      z  C; v* }3 `" r& g
    为了解决这些问题,AI研究者们提出了各种推理框架:
    $ j6 s% q0 A' y# @. T& Z' t6 p3 u1 }) g) t0 I; |
    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" [  D! m1 s$ }- d" m5 x

    8 C( ^3 P  f, F+ S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。
    . X6 [, y* S7 ^8 a* L& i
    1 F2 g4 ~0 p5 l: ]4 F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。: Q1 \! P+ P# {: ~2 f2 ]
    / S+ ?( `5 c* B. [) u) a& Q
    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。. P+ i3 b' _  V0 Z4 \2 g

    6 l7 o; J$ J* T- i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:
    6 ~0 C7 H5 F) A1 T( G8 M. u- K! v, a
    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。
    1 o4 \. M& w! }) C/ S- \. }; D) t: ^' V% B% ~8 u
    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。
    7 ~# s- e. q0 ^; L  ?2 e& H- |: Q7 v! J( U0 e1 ~
    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。9 |( i' u0 A7 k' w( E+ Y4 m1 S

    " F# V, b9 c4 ]/ k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。
    9 T: s2 F0 Q6 E( u7 Q, i) s- R# m9 l# E$ f$ N- E* Z3 q
    DoT的核心优势对于这几个难点是会有效改善的:5 q: D# C8 i8 n  ]% q

      D3 C: w0 _+ Y2 a8 O, ]$ g5 S3 [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。
    8 ]. `- {% U, {, C3 r
      ], A/ w" R) C, e& I' K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。
    ) \- T& S4 G, ~8 P6 d+ _; q+ R3 w" B8 A  }) _4 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。" _& A7 c! P* ]( N$ z
    " O: i5 o, d( q
    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。4 v5 ]9 D& P. ]; F

    ' ^; w6 d7 h: F0 m& Q* g' ~2 Z. s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。
    * E# Q" w# h- E2 q7 ^) ^1 E6 R
    / q$ Y# V# F4 q  o$ u9 Q3 Y. D* p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。: a# @4 m. T5 F- O6 P, p
    + F9 N1 ]5 L$ T+ H: a  G
    DoT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。
    6 g7 O& x7 K* _: o" u& H
    + P9 d9 y1 y" l! \2 U: |' H% ^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。9 z' }5 M- n2 p4 k7 Y3 `1 S

    ; z& }! P2 A- Y/ T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
    $ P& s  K8 ~* k7 f. K  h4 W
    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?
    # t$ A* d. O$ A6 u1 U) F
    8 j; [9 A8 Q+ A4 Z  V, A' u4 O不知道AI现在在理解幽默方面的进展如何?" H+ _4 i. N6 k( U
    # N* G/ N% m' E- W# O" H
    继续拜读好文!
    4 m4 m# V/ }7 k) H' o& o% j" h$ J' y! h
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