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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。
    0 L- q" ?$ ^5 M. R& y+ S
    , y( r* ?; u: K大模型与推理框架:
    ( j  g& N- u# U* C: y0 C
    / y" _  E7 ^& F3 _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:9 f7 o$ X- E7 d: A% f9 K$ u* g6 l
    $ V9 D3 ]2 A4 W, n: [5 n1 s' t
    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。  }& i* U: J9 f8 B8 ^: _
    : O9 j: s( m8 z
    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。* I7 L' c' ~) t+ _+ S" h
    " k& N' q. [- D, H
    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。
    2 O! G+ L- C$ Z4 M' U) O4 {) e$ {  _; J# K0 X% p
    为了解决这些问题,AI研究者们提出了各种推理框架:
    5 U6 n# y: C5 }! K; p
    + a6 e: P) W$ q' a% f1 X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。
    8 M1 [; d% t5 J1 V; F+ l/ u3 M. N1 ?: M2 u* A0 e0 Y$ i% ?
    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。
    ) W4 I. {! R. H+ u: n' p+ d% j/ I3 n# F9 O9 m
    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。
    * V* N# V3 ~5 T5 z( L
    ( C4 s! y+ }6 v9 P( r- w7 V; c3 q" x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。
    4 z/ x4 t  Z/ P) j' W  ]+ X* S) o  b7 |5 u, c/ a! 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:. F% y* ]* q" S. R0 o+ p

    % S+ X4 d2 _& \! e  ], X) }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。( o5 {( F1 e# b6 R4 y$ H3 B( b

    6 C+ s) O9 T. d8 x* u5 D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。$ J5 W$ ^2 d# J( e  O. ]

    $ C/ f$ J. E- U5 v2 M/ t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。
    2 ~5 J( T8 k6 L
    & I0 H9 C8 ?$ i% f: P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% w# x# j2 I5 z2 Z

    + k% e" ^1 K; CDoT的核心优势对于这几个难点是会有效改善的:  G( {8 b& A) V; X
    2 s" t' z6 N7 ?) G- C( |
    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。
      {' a0 ]/ z1 b% n0 ^% j. f, |: _# \4 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。
    . F! d1 n" \; E5 d" b) r8 r! D# H6 v# ]. ]4 Y
    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。, i  q1 ~2 S1 f

    9 A/ Y: e3 l( c% R: l' x' f7 c4 c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。
    & R: Q5 @9 I! F' x' r" H2 v5 M- H
    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。% v. ?% ^1 }0 d' ^; w; a
    $ z9 j& }4 p7 y$ S1 g, O) J
    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。6 \7 l, ~) P3 y& X, j: q
      F9 Y6 F& O6 S2 ]& e6 q
    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。
    / K1 s* s; V/ G8 f( K/ ~$ ^
    4 S" Q2 N  Q6 R$ r9 d8 A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。5 e1 E$ v0 \4 n) H# R/ F
    2 X* i  C) V7 E% |: U
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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
    2 P  z% l, V+ d: i
    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?+ o( H* {% N' U2 \: @4 P) j9 `/ P
    8 D( K5 ^* R$ Y9 {& l* f" r$ G* @
    不知道AI现在在理解幽默方面的进展如何?
    + m( x9 q& M9 D' E6 p  p8 W- U8 m9 a9 h# s5 i; @
    继续拜读好文!
    0 c; j2 x" i: d& d/ q6 k. U) P& f4 U! B3 o8 l3 [4 g
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