子墨: 你知道吗?传统的AI在搞定一些我们觉得特简单,但其实需要动脑子的事儿时,就跟个傻大个似的。比如说,让你用AI把两个人的姓氏首字母拼起来,你觉得它能搞定吗?
林溪: 你这话说得太对了!传统那套机器学习啊,遇到这种弯弯绕绕的抽象规则,简直就是个铁憨憨。得喂它海量的数据才能勉强学一点,规则稍微一变,立马就歇菜。但大模型,尤其是‘思维链’这玩意儿一出来,简直是颠覆了所有!它就像是给AI的大脑里装了个‘思考外挂’。我跟你说个特离谱的例子,最开始大模型做复杂推理,准确率几乎就是个位数,甚至就是零!结果呢,研究员们就干了一件特简单的事儿,让它‘一步步地想’,你猜怎么着?准确率直接从零蹦到88%以上!这简直是魔法吧?
子墨: 哇塞,这简直是坐火箭的速度啊!从零到88%?太夸张了吧!那这种‘一步步思考’的思维链,到底是怎么让大模型突然开窍的?它背后的‘秘诀’是什么啊?
林溪: 原理其实挺有意思的,它根本就不用给模型重新‘回炉重造’,而是在我们怎么跟它‘说话’上下功夫。研究员们提问的时候,会先给它几个‘范本’,这些范本可不是只有问题和答案哦,它里面还包含了详细的、一步一步的思考过程。这就像你给学生讲一道数学大题,不是直接告诉他答案是‘3’,而是把‘第一步做什么,第二步做什么’,每一步都掰开揉碎了讲清楚。大模型看了这些‘示范’以后,就会依葫芦画瓢,遇到新问题时,也学着自己生成推理步骤,把一个大难题拆成一堆小问题,然后各个击破。
子墨: 思维链这东西,绝对是大模型推理能力发展史上的一个‘大事件’!但话说回来,它会思考了是好事,可我们怎么知道它思考出来的过程和最终答案就一定靠谱、一定对呢?这可就引出了咱们今天要聊的下一个重头戏了。
林溪: 没错,这问题问到点子上了!因为模型它骨子里,它的终极目标其实是猜你下一个字会说什么,而不是保证它说的就一定是对的。所以它给你生成的那套思考过程,可能看起来一套一套的,让你觉得‘哇,好有道理’,但结果呢?照样能给你整出个大乌龙!
子墨: 所以说,思维链是让大模型会‘想’了,但它想的过程自己也可能犯迷糊啊。那我们怎么才能知道它给出的推理过程和最终答案,是真正能信得过的呢?有没有啥办法能让AI自己给自己‘找茬’,自己‘验真伪’呢?
林溪: 这绝对是个超级大难题!但为了解决它,科学家们又想出了两个特别高明的招儿:一个叫‘自洽性’,一个叫‘类比推理’。你这么想,如果有个特挠头的问题,你不是只问一个专家,而是拉来一群专家,让他们各自独立思考,然后看看哪个答案被最多人‘英雄所见略同’地提出来,那这个答案大概率就是对的!这就是‘自洽性’的核心思想——让模型自己‘开个圆桌会议’,自己‘头脑风暴’。而类比推理呢,就更像我们人类的智慧了,遇到新问题,我们总会下意识地想:‘这事儿是不是跟我以前解决的哪个问题有点像啊?’然后就‘抄作业’,借鉴之前的经验。
子墨: ‘开圆桌会议’这个比喻太妙了!一下就明白了!那对于这个‘自洽性’,有没有一个更接地气、更生活化的比方,能让我们更清晰地理解它是怎么通过生成好几条思路来提高答案靠谱程度的?比如说,这就像在迷宫里找出口,我多试几条路,总能找到最短、最快的那个吗?
林溪: 太对了,你这个比喻简直是神来之笔!就是这个意思。你让模型用各种‘花式’思路去解同一道题,比如你稍微调一下它‘脑洞’的大小,让它给你生成十个不同的解题过程。最后你就会发现,尽管它解题的过程可能五花八门,但那些真正正确的答案,往往会‘条条大路通罗马’,最后都汇聚到一起,在统计上出现的频率最高!而类比推理呢,就更高级了,它有点像我们小时候学数学,老师教我们‘举一反三’。它借鉴了数学家波利亚的智慧,先让大模型去搞定一个它已经知道答案的、简单的小问题,然后把解决这个小问题过程中得到的‘灵感’和‘套路’,拿来解决现在这个更难的大问题。这简直是给AI装上了‘智慧的翅膀’啊!
子墨: 听起来这些方法都挺炫酷的,但俗话说得好,‘金无足赤,人无完人’,大模型看来也不是‘神’啊。它再厉害,推理能力肯定也有它的‘阿喀琉斯之踵’吧?那它到底有哪些我们必须要小心、必须要了解的‘硬伤’呢?
林溪: 你这话算是说到点子上了。哪怕是现在最顶尖的大模型,也远没有达到‘完美’的境界。我们总结了一下,它在推理能力上,至少有三大‘致命伤’。第一个,就是它特别容易被那些‘不相干’的信息给带偏了。
子墨: 对,刚才我们把大模型推理的各种‘神操作’都吹了一遍,但凡事都有两面性嘛。那对于大模型来说,它在推理这块儿,到底有哪些最核心的‘软肋’,或者说,它的‘命门’在哪儿呢?
林溪: 没错,大模型它确实有三大‘硬伤’。第一个就是你说的,‘特别容易被不相关的信息干扰’。你可能觉得,AI嘛,那筛选信息肯定是一把好手吧?结果呢,事实是,就算你清清楚楚地告诉它:‘这段话不重要,忽略掉!’它还是可能被这些‘噪音’给带跑偏了,然后给你一个错得离谱的答案。这不就跟咱们在菜市场里,想专心听个悄悄话一样,太难了!更让人跌破眼镜的是它的第二个毛病:‘自我修正能力弱’。很多时候,它想改掉自己的错误,结果你猜怎么着?它反而把本来对的答案,给自己‘修正’成错的了!你说气不气人?
子墨: 这…这有点颠覆我的认知啊!AI不应该是越改越聪明吗?怎么还越改越错了呢?那从我们普通用户角度来看,我们用这些AI工具做那些烧脑的复杂推理时,最该注意些啥啊?比如说,信息的顺序,它会影响结果吗?
林溪: 那必须会啊!这可就是它的第三个‘致命伤’了:‘对信息呈现顺序高度敏感’。有实验证明,在处理那种需要一步步推理的问题时,你只要把前提条件的顺序稍微一调换,模型的准确率立马就跟坐滑梯似的,蹭蹭往下掉。这说明它在处理那些乱七八糟、没啥顺序的信息时,想从中理出个头绪,构建复杂的逻辑链条,能力还特别特别脆弱。所以你看,即使有思维链和自洽性这些‘神功’加持,大模型推理还是逃不过容易‘开小差’、‘越改越错’、‘认死理’这三大‘硬伤’。
子墨: 看来,搞清楚这些‘坑’,对我们怎么正确、合理地使用AI,简直是太重要了。那综合今天聊的这些,我们到底该怎么看待大模型现在的能力和它的这些‘短板’呢?还有,未来的AI推理会往哪个方向发展啊?
林溪: 关键在于,我们得给自己心里装一个‘分析AI行为的放大镜’。我们要清醒地认识到,虽然像思维链和自洽性这些技术,确实把大模型的推理能力提升了一个大台阶,但它们依然有非常清晰的‘能力边界’,比如说它容易被那些八竿子打不着的信息给搅乱,自己改错,还有就是对信息顺序特别挑剔。这些可都是我们平时用它的时候,特别是处理那些特别重要的信息时,必须要瞪大眼睛,小心再小心的点儿。
子墨: 听你这么一说,我对大模型的推理能力,真是有了更透彻的理解。那站在我们普通用户的角度,到底该怎么才能更聪明、更高效地用好这些AI工具呢?还有,未来AI的推理能力,它最终会走向何方啊?
林溪: 从研究圈儿的角度来看啊,未来的AI推理发展,可就不是光靠我们人类绞尽脑汁去设计那些花里胡哨的‘咒语’了,而是要让AI自己学会‘怎么思考’,甚至,它要自己去‘发明新的思考方法’!这就像物理学大师费曼说过的那句话,‘真理往往在简单中找到’,未来的AI推理,也许会从现在这些复杂得让人头大的提示工程,一步步走向更纯粹、更自主的‘大道至简’。
子墨: 哇,你这展望听得我热血沸腾啊!这不仅仅是AI能力变强的问题,简直是在探索‘智能’的终极奥秘了。那最后,我们能不能从大模型推理的这一路进化中,再提炼出一些更深层次、更值得我们琢磨的思考呢?
林溪: 我觉得啊,AI推理能力的每一次进化,都像一面特别神奇的镜子,它不光让我们看到了机器智能有多大的潜力和它目前还有哪些‘短板’,更重要的是,它反过来也让我们开始更深层次地反思我们人类自己是怎么学习、怎么思考的。当AI真的有一天,不再只是模仿我们,而是能自主地思考,从那些复杂的‘套路’走向最本质的‘简单’时,或许我们才真正摸到了‘智能’的门道,而到时候,人类和机器智能的界限,也肯定会被彻底地重新定义。