Deep Dive
Shownotes Transcript
大家好 欢迎收听太快报 我是小爱大家好 我是小 T 很高兴又见面了咱们先从第一篇论文开始 题目是关于强化学习中伤机制的听起来有点抽象 能不能先给我们解释一下什么是伤 在 AI 里它意味着什么没问题 伤在 AI 里可以理解为模型做决策时的不确定性或者探索意愿想象你在玩一个迷宫游戏
如果每次都只走熟悉的路很快你就会陷入一个死胡同无法发现新的出口而伤高的时候相当于你愿意尝试不同的路径哪怕有些看起来不那么靠谱这样反而可能找到更好的解法但问题在于
很多 AI 模型在训练早期会过于自信伤值迅速下降就像一个人只认准一条路结果错过了其他可能性这篇论文就发现了这个现象叫策略上坍缩并提出了一种解决方案原来如此那他们
是怎么解决这个问题的呢听起来像是让 AI 保持好奇心对核心就是维持好奇心他们提出了两个方法简单来说就是精准干预那些让模型过于自信的关键点而不是一刀切的调整整个模型比如他们会限制某些关键选项的更新速度或者对他们施加额外的约束确保模型不会过早的一条路走到黑
结果在数学推理任务上模型的表现提升了显著比如某个模型的准确率提高了 6.4%这说明保持探索能力对 AI 解决复杂问题真的很重要这让我想到有时候我们人类解决问题也需要多试试不同的方法
接下来第二篇论文似乎也很特别,标题是单凭自信最大化就能提高推理能力,就是说 AI 只要自信一点就能做得更好吗?差不多是这个意思,但没那么简单,这篇研究提出了一种方法叫 RENT,核心是让 AI 在没有外部正确答案的情况下依靠自己的自信程度来改进推理能力。
想象一下 AI 在解答一个问题时,如果他对自己的答案非常有把握,那我们就鼓励他沿着这个思路继续优化,结果发现这种方法在数学和科学问题上效果很好,尤其是在答案接近最终结果时,AI 的自信度和正确率高度相关。
这听起来很神奇 但会不会有风险 比如 AI 过于自信结果答错了 还觉得自己是对的你问得非常好 确实有这个风险 研究也提到了 AI 可能会自信的犯错 所以这种方法虽然简单有效 但需要更好的校准机制 确保
自信和正確性掛鉤未來或許可以結合其他信號比如邏輯一致性來避免盲目自信明白了接下來第三篇論文好像換了個角度叫做讓我們逐句預測這是不是說 AI 不再一個字一個字的想而是直接跳到整句話
正是这篇研究挑战了传统 AI 逐字生成的方式认为人类推理往往是以句子为单位的所以他们让 AI 在句子层面上进行预测想象一下 AI 不是拼凑每个单词而是直接脑补下一句话的内容结果发现这种方式不仅效率更高计算量减少了一半而且
而且在逻辑和规划任务上的表现几乎能和传统方法媲美他们还开发了一个工具可以把 AI 的中间思考过程翻译成句子让我们看到他到底在想什么这真是太有意思了就像偷看 AI 的内心独白一样不过效率高了会不会牺牲准确性这是一个合理的担忧
研究发现这种句子级的推理对噪声比较敏感尤其是在需要精确计算的任务上可能会出错但如果能解决这个问题比如结合语言的约束这种方法可能成为未来推理的一个重要方向好第四篇论文的标题是让我思考一个长思维链抵得上无数个短思维链这听起来像是在说 AI 思考的越深入越好
对,这篇研究探讨了 AI 推理时是应该花时间深入思考一条路径,还是同时尝试很多浅显的路径。他们的结论是,在某些复杂问题上,比如判断图形的连接关系,深入思考一条长路径的效果远胜过尝试很多短路径。举个例子,就像你在迷宫里,与其同时试试一条短路,不如集中精力走完一条长路,可能更快找到出口。
实验中用长路径训练的 AI 在复杂任务上表现几乎完美而短路径的 AI 失败率很高这让我想到人类解决问题时也常常需要静下心来深入思考而不是浅尝辄止那这对 AI 的应用有什么启发呢启发很大比如在医疗诊断或法律分析这种需要多步推理的领域 AI 可能需要设计更长的思考链而不是简单的多尝试几种答案
未来我们可能看到 AI 在复杂问题上变得更有耐心更像一个深思熟虑的专家最后第五篇论文是关于用弱模型来指导强模型的听起来像是小老师教大专家确实有点这个意思这边研究提出了一种方法叫 Easy in W2S 通
实验显示这种方法在数学和问答任务上显著提升了强模型的表现。
尤其是在从简单问题到复杂问题的泛化能力上这真是集体的智慧但会不会很费资源毕竟要训练多个模型你说得对计算成本确实是一个挑战每次推理都需要多个肉模型参与消耗不小未来可能需要优化这个过程比如减少参与模型的数量或者找到更高效的协作方式今天的内容真是丰富多彩从保持好奇心到深入思考
再到团队合作 AI 的推理能力提升背后有这么多新奇的想法感谢小 T 的精彩讲解也感谢各位听众的陪伴我们下期再见下期见拜拜