Deep Dive
什么是推理增强的自训练个性化长文本生成（REST-PG）框架？
REST-PG 框架是一种让大型语言模型在生成个性化文本时进行推理的方法。它首先让模型生成一个推理路径，然后通过期望最大化的自训练方法不断改进模型的推理能力。这种方法使模型不仅能利用用户的个人信息，还能推断出用户的潜在兴趣，从而生成更贴合用户偏好的内容。实验结果显示，REST-PG 在个性化长文本生成任务上的性能比现有方法平均提升了 14.5%。
什么是系统二推理，以及它如何应用于大语言模型？
系统二推理借鉴了认知科学中的概念，指的是人类慢速、深思熟虑的思考方式。大语言模型目前的推理能力主要停留在快速直觉的系统一阶段。论文提出通过原思维链（思考如何思考的过程）来提升模型的系统二推理能力，使其能够像人类一样进行探索、验证和迭代改进。研究发现，一些先进的大语言模型（如 OpenAI 的 OE 系列）已经表现出与内部搜索相似的行为，表明它们正在尝试进行系统二推理。
大语言模型在招聘中可能存在哪些公平性问题？
研究发现，大语言模型在招聘过程中可能对种族等人口统计学特征产生偏见。例如，将白人的名字改为黑人的名字会导致生成的摘要出现显著差异。此外，模型对姓名中的微小变化（如空格或拼写错误）也非常敏感，表现出不稳定性。这表明公平性问题不仅源于训练数据中的偏见，还可能来自模型本身的不稳定性。
什么是约束即奖励的机器人强化学习方法？
约束即奖励的方法是一种无需设计奖励函数的机器人强化学习技术。它通过设定约束条件（如保持平衡、双脚不离地）来定义任务目标，而不是直接给予奖励。机器人通过不断尝试满足这些约束条件来学习。研究者使用拉格朗日方法自动微调不同约束条件的权重，使机器人能够更快、更稳定地完成任务。这种方法在六轮伸缩腿机器人站立任务中取得了成功，并展示了较强的泛化能力。
对比域训练在多模态人工智能中为什么有效？
对比域训练通过让模型学习不同模态（如图像和文本）之间的关联，使其能够抓住重点并理解背后的深层规律。论文引入近似充分统计量的概念，证明对比预训练学到的表示包含足够的信息，可用于各种下游任务（如图像分类、文本生成）。此外，Transformer 模型通过近似信念传播有效逼近相关函数，避免了维度诅咒，从而提升了多模态学习的效率。
- 大型语言模型需要进行更深层次的推理才能生成更贴合用户偏好的内容
- REST-PG框架通过让大语言模型生成推理路径并利用期望最大化的方法来改进推理能力
- 系统二推理借鉴了认知科学的概念，指代慢速深思熟虑的思考方式
- 利用蒙特卡洛树搜索算法和强化学习来提升大语言模型的系统二推理能力
Shownotes Transcript
各位听众朋友们大家好,欢迎收听太快报,我是主持人小爱大家好,我是主持人小 T 今天我们要带大家深入探讨 AI 研究的最新进展最近 AI 领域又涌现出了一些非常有趣的工作涵盖了从语言模型如何更好地思考到 AI 在招聘中如何保持公平以及机器人如何学会,不依赖奖励,进行学习等多个方面
是的,小爱,今天的节目内容非常丰富,就像一首 AI 领域的交响曲,每个乐章都精彩分成,我们会深入浅出地为大家解读这些前沿研究,看看它们是如何推动 AI 技术发展的。听起来就很令人期待,那我们先从第一篇论文开始吧,这篇论文是关于语言模型如何进行更深层次的思考的。
对吧没错第一篇论文标题是推理增强的自训练个性化长文本生成这篇论文的核心思想是让大型语言模型在生成个性化文本时不仅仅简单地使用用户的个人信息还要像用户一样进行推理
推理这听起来有点抽象能举个例子吗当然比如说一个用户在个人资料中提到了自己的孩子那么模型在生成文本时就不能仅仅关注孩子这个词而要推断出用户可能对安全家庭等话题比较感兴趣从而生成更贴合用户偏好的内容我明白了这就像我们在和别人聊天时会根据对方的话语推测他的想法一样那这篇论文是如何实现这种推理的呢
他们提出了一个叫做 REST PG 的框架这个框架首先让大语言模型生成一个推理路径也就是模型自己思考的过程然后再利用一个叫做期望最大化的自训练方法不断地改进大语言模型的推理能力听起来很复杂但简单来说就是让大语言模型先思考再不断地学习如何更好的思考对吧
可以这么理解而且他们发现仅仅在生成的推理路径上训练模型是不够的还需要让模型自己去探索不同的思考方式这就像我们在学习新知识时要不断地尝试和反思才能真正掌握它很有意思那这个 REST-PG 框架的实际效果如何呢实验结果显示 REST-PG 在个性化长文本生成任务上相比现有的一些方法平均性能提升了 14.5%
这说明让模型学会推理是非常重要的太厉害了看来 AI 也需要深度思考才能更好的服务人类那下一篇论文又是什么呢下一篇论文同样是关于大语言模型的但它关注的是模型如何进行更复杂的推理这篇论文标题是《大语言模型中的系统 2 推理学习如何利用原思维链进行思考》
系统二推理这个概念听起来好专业它是借鉴了认知科学中的一个概念简单来说人类的思考方式可以分为两种一种是快速直觉的系统一思考另一种是慢速深思熟虑的系统二思考这篇文章认为大语言模型目前的推理能力还停留在系统一阶段需要通过原思维链来学习更深层次的系统二思考
听起来好深奥什么是原思维链你可以把原思维链看作是思考如何思考的过程它不只是让大语言模型按照固定的步骤进行推理而是要让它像人一样在解决复杂问题时能够进行探索验证和迭代改进这就像我们在解一道数学难题时会尝试不同的解法然后不断地验证最终找到正确答案一样
我明白了,也就是说这篇论文希望让大语言模型像人类一样具备更强的自我反思和纠错能力。完全正确,而且他们还发现一些先进的大语言模型,比如 OpenAI 的 OE 系列,实际上已经表现出了一些与内部搜索相似的行为,比如思路不连贯,回溯的。这说明大语言模型在一定程度上已经在尝试进行系统二推理了。这真是一个惊人的发现。
那这篇论文提出了什么具体的方法来提升大语言模型的系统二推理能力呢他们探索了多种方法包括利用蒙特卡洛数搜索算法来生成推理数据并通过强化学习来训练模型他们的目标是让大语言模型学习如何在上下文中进行探索
并根据环境反馈进行自我改进太棒了看来 AI 的思考能力还有很大的提升空间那接下来我们来聊聊第三篇论文这篇是关于 AI 的公平性的对吧是的这篇论文标题是谁更受剧情数字堆的青睐
分析招聘环境中的公平性这篇论文主要关注的是大型语言模型在招聘过程中是否会对不同的人群产生偏见这个话题太重要了现在的很多招聘平台都用上了 AI 如果 AI 存在偏见那对求职者来说太不公平了
他们发现了什么呢?
发现在摘要环节基于种族的扰动比如把一个白人的名字改成黑人的名字更容易导致生成的摘要出现显著差异这说明大语言模型在描述不同种族候选人时可能存在偏见而在检索环节模型对人口统计学和非人口统计学的扰动都非常敏感
甚至对一些微小的变化比如姓名中的空格或拼写错误都会产生不同的结果听起来好可怕这说明大语言模型不仅有偏见还非常脆弱你总结得非常到位
这项研究的一个重要发现是大语言模型的公平性问题可能不仅仅来自于训练数据中的偏见还可能来自于模型本身的不稳定性这提醒我们在应用 AI 技术的时候一定要小心谨慎尤其是在招聘这样高风险的领域那接下来我们来聊聊机器人吧第四篇论文是关于机器人如何学习的对吧
是的,这篇论文题目是约束及奖励无奖励函数的机器人强化学习这篇论文提出了一种非常有趣的反直觉观点那就是你可以不用奖励函数仅使用约束条件就可以实现复杂的机器人行为没有奖励函数
那机器人怎么学习呢这太颠覆我的认知了传统的机器人强化学习需要我们为机器人设计一个奖励函数来引导他学习比如让机器人走路我们可以给他走得越远奖励越高这样的奖励但是设计一个好的奖励函数往往非常困难需要反复尝试和微调而这篇论文的核心思想是我们可以通过设定一些约束条件来定义任务目标而不是直接给予奖励约束条件
比如呢比如让机器人站起来我们可以设定一些约束条件比如保持平衡双脚不离地等等然后我们让机器人不断地尝试直到满足这些约束条件为止听起来有点像我们玩游戏时的规则可以这么理解而且这篇论文还使用了一个叫做拉格朗日方法的技术让机器人能够自动微调不同约束条件之间的权重这真是太巧妙了那这种约束即奖励的方法在实际应用中效果如何呢
研究者们在一个复杂的六轮伸缩腿机器人站立运动生成任务中验证了这种方法的效果他们发现这种方法不仅能够让机器人成功地站起来而且比传统方法更快更稳定而且他们还将学习到的策略直接应用到真实机器人上也取得了成功
这说明这种方法的泛化能力很强这真是一个突破性的进步看来机器人学习的方式还有很多可能性那最后我们来聊聊第五篇论文吧这篇是关于对比域训练的对吧是的这篇论文标题是对比域训练和多模态生成式人工智能的统计理论这篇论文主要关注的是为什么对比域训练在多模态人工智能中如此有效对比域训练听起来有点专业能简单解释一下吗
对比预训练是一种训练模型的方法它让模型学习不同模态比如图像和文本之间的关联比如我们给模型一张猫的图片和一段描述猫的文字模型会学习将它们关联起来我明白了这就像我们小时候学习语言会把图片和文字对应起来一样那这篇论文是如何解释对比预训练的有效性的呢
这篇论文引入了一个叫做近似充分统计量的概念简单来说这个概念可以理解为通过对比 预训练 学习到的表示包含了足够的信息可以有效地用于各种下游任务比如图像分类 文本生成等而且他们还证明了 Transformer 模型可以通过近似信念传播来有效地逼近相关函数从而避免了维度诅咒听起来好抽象 能用更通俗的语言解释一下吗
你可以把对比运训练看作是让模型学会了如何抓住重点它不仅学习到了图像和文本之间的关联还学习到了它们背后更深层次的规律而 Transformer 模型则可以有效地利用这些规律来完成各种任务我大致明白了
那这篇论文对我们有什么启发呢这篇论文为我们理解对比域训练的有效性提供了一个坚实的理论基础它不仅解释了为什么对比域训练有效还为我们未来如何更好的利用对比域训练提供了指导今天的节目内容真是太丰富了我们从 AI 的思考能力到公平性再到机器人学习和多模态学习
几乎涵盖了 AI 领域的方方面面是的小爱今天的这五篇论文都代表了 AI 研究的最新进展它们不仅有很强的理论价值也有很强的实际应用潜力感谢小 T 的精彩解读也感谢各位听众的收听我们下期太快报再见下期见拜拜