原贴链接

第一个障碍：错误的滚雪球效应：

语言模型幻觉如何滚雪球

https://arxiv.org/abs/2305.13534

定义： 语言模型中的错误滚雪球效应指的是初始的不准确或幻觉导致后续输出中错误进一步累积的现象。

解释： 当语言模型生成一个不正确的陈述时，它可能会将这些错误信息作为未来响应的基础。这可能导致错误的连锁反应，因为后续输出由于依赖于错误的假设而变得越来越不准确。

例子： 考虑一个语言模型被要求总结一个历史事件。如果模型最初提供了错误的日期，它可能会使用这些错误信息来讨论后续的发展。例如，如果模型错误地将一场战斗的日期定在实际发生的世纪之后，它可能会错误地描述那个时代的政治和社会背景，从而导致其总结中的错误不断累积。

第二个障碍：演绎推理：

归纳还是演绎？重新思考LLMs的基本推理能力

LLMs在演绎推理方面表现不佳。

https://arxiv.org/abs/2408.00114

定义： 演绎推理是一种逻辑过程，从一般原则或假设开始，并将其应用于具体案例以得出结论。

解释： 在演绎推理中，如果前提为真，那么结论也必须为真。这是一种自上而下的方法，从一般到具体。

例子： 考虑以下三段论：

前提1：所有人都是会死的。

前提2：苏格拉底是人。

结论：因此，苏格拉底是会死的。

在这个例子中，一般原则（所有人都是会死的）被应用于具体案例（苏格拉底是人）以得出结论（苏格拉底是会死的）。如果前提为真，结论必然随之而来。

第三个障碍：计划：

LLMs无法计划，但可以在LLM-Modulo框架中帮助计划

LLMs在计划方面表现不佳。

https://arxiv.org/html/2402.01817v2

定义： 计划是一个认知过程，涉及设定目标、制定实现这些目标的策略，并考虑潜在的障碍或突发事件。

解释： 计划涉及系统的问题解决和决策过程。它要求个人或组织设想一个期望的未来状态，确定达到该状态所需的步骤，并相应地分配资源。有效的计划还包括预见潜在的挑战并制定应急计划来应对它们。

例子： 一家计划推出新产品的公司可能会进行以下计划活动：

  • 设定目标： 定义新产品的期望市场份额、收入目标和客户满意度指标。

  • 制定策略： 确定目标市场、定价策略、营销渠道和生产流程。

  • 考虑障碍： 识别潜在风险，如竞争对手的行动、供应链中断或监管变化。

  • 制定应急计划： 创建备份策略或替代行动以应对潜在挑战。

我的观察：

所有三个障碍都可以通过从一般到具体的提示来解决，但我反复尝试设计这样的提示都失败了。

潜在提示的基本想法是：

1. LLMs不应在开始或中间阶段对任何想法或结论做出承诺。这意味着如果它使用10,000个token生成响应，至少9000个token应该是明确不承诺的，并且只尝试各种可能性。

2. LLMs应尽量在开始或中间阶段做出尽可能多的普遍观察，而不涉及任何具体细节。

3. 在思考的开始和中间阶段应严格避免使用事实和数据。

4. 思考过程应从一般观察到具体推理非常非常非常逐步地进行。

5. LLMs应在开始或中间阶段尝试表现出不确定而不是确定的态度。

这说起来容易做起来难。感谢阅读我的帖子。非常感谢你们的解决方案。

编辑：再补充一点，如果你读了第二篇论文。

https://arxiv.org/abs/2408.00114

LLMs在演绎推理方面表现不佳，但在归纳推理方面表现出色，即做出普遍观察。

归纳推理从具体的观察或例子出发，用它们来做出更广泛的概括或结论。

可以这样想：你看到几只天鹅，它们都是白色的。你可能会得出结论，所有天鹅都是白色的。这就是归纳推理——从具体实例（白色的天鹅）到一般原则（所有天鹅都是白色的）。

所以从一般到具体是有意义的。

编辑2：可能问很多“什么？”关于提示、主题等的问题会有帮助，因为“什么？”可能是你能问的最一般的问题。

讨论总结

本次讨论主要围绕大语言模型（LLMs）的三个主要障碍展开：错误雪球效应、演绎推理困难和规划能力不足。讨论者们深入探讨了这些障碍的成因和潜在解决方案，特别是通过从一般到具体的提示方法来改善模型的表现。讨论中涉及了自回归模型的架构问题、逻辑标记分析、辅助网络训练、扩散模型调度等多个技术细节。此外，讨论者们还分享了在创意写作和生成对话中使用迭代自改进方法的经验，并提出了树搜索方法作为可能的解决方案。总体而言，讨论氛围较为技术性，但也不乏幽默和轻松的调侃。

主要观点

  1. 👍 自回归模型的架构问题

    • 支持理由：自回归模型在生成回复时无法感知推理过程的阶段，导致无法在推理过程中调整策略。
    • 反对声音：有人认为自回归模型并非完全无能，可以通过分析逻辑标记和训练辅助网络来改善。

  2. 🔥 演绎推理困难

    • 正方观点：LLMs在演绎推理方面表现不佳，需要从一般到具体的提示方法来改善。
    • 反方观点：有人认为LLMs在归纳推理方面表现良好，可以通过归纳推理来弥补演绎推理的不足。

  3. 💡 规划能力不足

    • 解释：LLMs在规划方面存在困难，需要通过逐步推理和考虑多种可能性来改善。

  4. 👍 提示操纵

    • 支持理由：通过精细调整提示，可以引导模型生成更准确的结果。
    • 反对声音：有人认为过度操纵提示可能会导致模型对任务的理解产生混淆。

  5. 🔥 多次查询

    • 正方观点：通过多次查询，可以规避自回归模型的问题，先进行初步分析，再形成最终结论。
    • 反方观点：有人认为多次查询会增加计算成本，不一定是最优解决方案。

金句与有趣评论

  1. “😂 Expensive-Paint-9490：The problem is the basic architecture of decoder-only LLMs that is autoregressive. The model has an internal representation of the whole context, but its prediction is done token by done.”

    • 亮点：指出了自回归模型的根本问题，即逐个标记进行预测的局限性。

  2. “🤔 _sqrkl: "I think when a human is writing, they will enumerate several possibilities for a word or sentence, sound them all out internally, and pick the best."”

    • 亮点：对比了人类写作与模型生成过程中的差异，提出了树搜索方法的可能性。

  3. “👀 flysnowbigbig：“This is an issue of underlying structure. From the perspective of human thinking, it feels quite awkward compared to the ‘mental structures’ required for human experiential reasoning.””

    • 亮点：从人类思维的角度出发，指出了语言模型底层结构的不自然性。

  4. “😂 goodSyntax：okay armchair ML scientist lmao”

    • 亮点：以幽默的方式调侃了原帖作者的自称，增加了讨论的轻松氛围。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为技术性和理性，大部分评论者对原帖中的观点进行了深入的技术探讨。尽管存在一些争议，如自回归模型的局限性和提示操纵的有效性，但整体氛围较为友好和建设性。讨论中也不乏幽默和轻松的调侃，增加了讨论的趣味性。

趋势与预测

  • 新兴话题：树搜索方法在模型生成过程中的应用可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：随着模型规模的扩大和多模型交互的增加，自回归问题可能会逐渐减弱，但提示操纵和多次查询的方法可能会成为主流。

详细内容：

标题：探索解决 LLM 思考障碍的可能途径

近日，Reddit 上一篇关于识别大型语言模型（LLM）思考的主要三个障碍，并寻求解决方法的帖子引起了广泛关注。该帖子收获了众多点赞和大量评论。

帖子中指出的三个障碍分别是：

  1. 错误的雪球效应：当语言模型生成错误信息后，可能会基于此产生更多后续错误。例如在总结历史事件时，错误的日期可能导致一系列不准确的描述。
  2. 演绎推理能力不足：演绎推理是从一般到特殊的逻辑过程，而 LLM 在这方面表现不佳。
  3. 规划能力差：规划是涉及设定目标、制定策略和考虑潜在障碍等的认知过程，LLM 在这方面存在不足。

作者认为这三个障碍或许可以通过从一般到特殊的提示来解决，但多次尝试编写相关提示均未成功。

在评论区，大家各抒己见。有人指出，问题在于解码器式 LLM 的基本架构是自回归的，模型难以判断回复进度。但也有人表示，通过操纵提示可以引导结果。还有用户分享了自己成功设置模型竞争来改进结果的经验。

同时，也有不同的声音。比如有人认为创建这样的提示并实现更好性能很困难，有人觉得这与现有的思维链（COT）类似但增加了混淆任务的步骤。

究竟如何才能有效地解决这些障碍，为 LLM 提供更准确和有用的提示，还需要更多的探讨和实践。