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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。
    ( O. @1 ~9 M8 y- ^( v! N7 |, x/ p" f1 f7 s* b3 n! e" _1 `) J+ ^& B
    大模型与推理框架:
      f9 L0 ]. C3 f. I  G% D/ t
    , q$ K( k( E$ p! O( q5 p1 j1 ~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:; b2 L2 M. g0 Z" |5 x" A! h% m' F

    $ W5 H7 {% u2 u0 Y+ N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。
    : G9 T0 J+ d8 ]) G, @4 o$ }+ \0 Z1 [4 W: n5 Q/ f  P
    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。. A* X* k/ j$ S2 ^

    " ]0 b) T% }4 s6 ~( X3 }8 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。
    $ Q  v- s* _+ ]) [3 i0 V; o' |$ D/ _. h8 S+ L
    为了解决这些问题,AI研究者们提出了各种推理框架:# Q. K6 j' v; y. T/ U

    , s* [/ g' h: \& H4 F& Q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。
    + K) p) K1 k) O9 G  }1 s* m* n
    ! K( B9 ?( Z% B, \# |2 q8 T6 {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。- E0 C6 p# `* y
    & }9 S5 k& C  S+ [' r' M6 S6 W
    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。
    # [  r5 T: |3 s1 z  j3 \
    2 C6 r8 k/ i; {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。+ ?% h' L4 h. d9 O4 M1 ]9 p

    & g+ N5 A6 M9 D2 P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:
    7 @) E1 E$ z! I8 ^. b: y3 S% E4 K+ s( V: G1 N0 n
    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。8 ]. @$ B' k- M

    / B8 Q6 ?+ V! Q, k" L& m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。6 {% ]7 l8 `. j4 b- [4 ]# N9 J3 z* H
    + p& \; U. o" [; ]0 X3 I
    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。
    $ G/ ^0 P7 [; D$ K4 ?! M3 x! v: ^
    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。
    1 y) V& H- |4 _9 F6 y* H0 m
    : z" j5 o" c! [0 x! V7 m. E- \+ z* iDoT的核心优势对于这几个难点是会有效改善的:
    8 ]/ b; @0 K# A: ^  q; \
    * D( v. R7 c' f7 Z, x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。
    . n( i: A5 @( M5 S8 S, _
    5 u/ N* x' |( g' V; P6 B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。  i. X* |) i  g1 {. b
      k$ l" n, S4 v& L' ^& t' F2 s
    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。  p; v6 }3 G: P; }5 a

    5 b: k+ {. n* v" _. M$ ~2 h) D2 c/ r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。
    ( d8 s( H7 G. g: S% X7 e
    5 n6 M: [$ U) M! S3 U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。% ^8 `2 Q9 L6 @7 }

    0 w( r6 S- h) S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。
    & l) r9 ?& M# P# m/ v" b4 N  ?
    $ n9 o& A; h, ^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。5 [- q2 j/ m( O* ~6 E
    , c+ _. v( s0 g$ v2 U
    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 h  T* Z0 J9 a

    * p5 B' f, k' [0 n6 G; g6 M- K( o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

    ) v5 w2 Q( L3 z% ^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?
    0 h( h0 `1 W6 l8 W: O7 Q& j8 U* w1 v& ^% H+ z
    不知道AI现在在理解幽默方面的进展如何?$ E4 t% N0 M+ _- t* V, u/ \
    / u5 C" l7 i9 Q( h; v
    继续拜读好文!0 D8 c6 {0 T% B1 s, k3 k
    + W+ K' u9 v+ }6 }! [
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