TA的每日心情 | 开心 2020-4-8 10:45 |
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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。
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大模型与推理框架:
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, 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。
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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。
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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。
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! 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
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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。
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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:
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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
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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。
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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。
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: 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:
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* 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。
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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
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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。
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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。
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$ 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
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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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