Deep Dive
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听众朋友们大家好欢迎收听最新一期的太快报我是主持人小爱大家好我是小 T 很高兴又和大家在太快报见面了最近 AI 领域的新的进展真是让人眼花缭乱感觉每天都有新突破今天的太快报我们精心挑选了五篇最新的研究论文主题都非常前沿和硬核保证让各位听众朋友们耳目一新没错
今天的这五篇论文涵盖了让 AI 思考能力涌现提升 AI 输出结果的可靠性优化 AI 运行效率以及变革 AI 模型架构等多个方面每一项研究都代表了 AI 领域最新的探索方向
听起来就非常有意思那我们还等什么赶紧开始今天的 AI 前沿探索之旅吧首先我们来聊聊第一篇论文它的标题是语言模型思考能力的涌现探索正确的直觉这个题目就非常吸引人思考能力涌现
感觉 AI 真的要开始像人一样思考了思考能力涌现确实很吸引眼球这篇论文关注的是如何让大型语言模型也就是我们常说的 LLM 不仅仅是做简单的语言生成而是具备更高级的推理能力就像人类一样进行思考
那他们是怎么做的呢他们提出了一个叫做自意强化学习框架简称 RLSP 这个框架的核心思想是让语言模型自己和自己下棋自己和自己下棋这怎么理解呢你可以想象成训练一个学生解数学题传统的训练方法是直接告诉学生正确答案和解题步骤
而 RSP 框架更像是给学生一个目标比如解除这道难题然后鼓励学生自己去探索各种解题方法那怎么知道学生的方法是对还是错呢这就涉及到 RSP 框架的精妙之处了它把奖励分成了两部分一部分是探索奖励鼓励模型尝试不同的推理路径就像鼓励学生尝试不同的解题思路一样另一部分是正确性奖励
只有当模型最终给出的答案是正确的时候才会得到这个奖励相当于既鼓励创新又保证结果的正确性一举两得是的 更厉害的是研究者发现即使使用非常简单的探索奖励比如仅仅是鼓励模型生成更长的推理过程也能让模型涌现出很多复杂的推理行为像回溯 自我纠正 验证等等
就像人类思考问题是一样这真是太神奇了那效果怎么样呢效果非常显著在数学题测试中使用了 RSP 框架的模型性能大幅提升比如在 Lama 3.1 8B Instruct 模型上 MAS500 测试的性能提高了 23%在千万 2.5 32B Instruct 模型上 AI
ME2024 数学问题的性能也提高了 10%哇,提升这么多那这个 RSP 框架对我们普通人有什么意义呢?这意味着未来的 AI 模型可能会变得更加智能更有思考力能够更好解决复杂问题应用前景非常广阔
你想想如果 AI 真的能像人一样思考那它能做的事情就太多了是感觉未来可期刚刚我们聊的是如何让 AI 更聪明接下来我们关注一下如何让 AI 更可靠第二篇论文的题目是自信度提升语言模型自一致性小 T 这个自一致性又是什么意思呢听起来有点专业
自一致性简单来说就是指模型在面对同一个问题时多次生成答案这些答案之间是否一致如果模型每次给出的答案都不一样那我们就说它的自一致性比较差结果就不可靠嗯
明白了那这篇论文是怎么用自信度来提升自一致性的呢他们提出了一种新的解码策略叫做自信度引导的自一致性简称 CISC 核心思想是让模型在生成答案的同时也给自己生成的答案打个自信度的分数给自己打分模型还能评估自己答案的可靠性
是的,這正是這篇論文的厲害之處。研究者發現,大型語言模型其實有一定自我評估能力。模型可以判斷自己生成的不同推理路徑的質量,並給出相應的知性度評分。CISC 策略就是利用這些知性度評分,對不同的答案進行加權投票。
选出自信度最高的答案作为最终结果听起来有点像少数服从多数真理掌握在多数人手里的感觉可以这么理解但更精确的说是按自信度加权投票自信度高的答案投票权重就高更有可能被选为最终答案这样一来就可以在保证答案准确率的同时大大减少所需的采样样本数量
提高计算效率那效果怎么样呢实验结果表明 CFC 策略在多个大型语言模型和数据集上都优于传统的自一致性方法而且 CFC 策略还能显著降低计算成本平均可以节省 40%以上的计算资源
既提升了可靠性又节省了计算资源这真是太棒了感觉 AI 离大规模应用又近了一步接下来我们关注第三篇论文题目是基于多样本推理的语言模型温度超参数优化这个温度超参数又是什么呢听起来像物理学概念你说的没错温度这个概念确实借鉴了物理学中的温度概念
在語言模型中溫度是一個控制模型生成文本隨機性的超參數溫度越高模型生成文本的隨機性就越高越可能產生多樣化的結果溫度越低模型生成文本的隨機性就越低越傾向於選擇概率最高的答案
怎么选择合适的温度呢传统的做法要么是使用固定的默认温度要么是依赖带标签的验证数据进行微调但这两种方法都有局限性固定温度可能不是最优的而获取验证数据又很好时好利那这篇论文提出了什么新方法呢这篇论文提出了一种叫做 Turn 的自动化温度优化方法
Turn 方法的核心思想是利用模型生成文本的商值来自动选择最优温度完全不需要验证数据商值这个概念又有点深奥了商值可以简单理解为文本的混乱程度或者随机性研究者发现随着温度的升高模型生成文本的 token 级别商值会呈现出一种先上升后下降的趋势中间会有一个转折点他们发现这个商转折点对应的温度往往就是最优温度
听起来好神奇那他们是怎么找到这个商转折点的呢?TURN 方法通过逐步升高温度并计算每个温度下模型生成文本的商值然后找到商值曲线从 O 到 2 的转变点
这个点就是商转折点对应的温度就是最优温度这个方法有什么优势呢特认方法的优势非常明显首先它是自动化的不需要人工干预也不需要验证数据其次它非常高效只需要少量样本就可以准确预测最优温度
第三它具有很好的通用性在不同的任务模型和数据集上都表现良好感觉这个套用方法就像给语言模型装上了一个自动调温器让模型始终在最佳状态下工作是的可以这么理解
探讯方法为我们提供了一种简单高效的温度优化方案有助于提升语言模型在各种应用场景下的性能接下来我们来看第四篇论文题目是 reason flex 通过扩展思维模板进行分层语言模型推理这个分层推理和思维模板听起来就很高级这篇论文关注的是如何提升大型语言模型在复杂推理任务特别是数学推理任务上的能力
他们提出了一个名为 recent flux 的框架,核心思想是分层推理和思维模板。分层推理和思维模板具体是什么意思呢?分层推理,就是把一个复杂的推理问题分解成多个 simpler 的子问题,然后逐层解决。就像我们解一道复杂的数学题通常会先分析题目,确定解题思路,然后移步。
步一步的推导思维模板则是一些预先定义好的通用的解题策略或者思路框架感觉有点像套路可以这么理解但这里的套路是积极的是指那些经过验证的有效的解题方法 Rhythm Flux 框架构建了一个包含约 500 个高层次思维模板的模板库哇 500 个模板感觉就像给 AI 准备了各种武功秘籍
是的 ReasonFlex 框架在進行推理時會先從模板庫中選擇合適的模板然後根據當前的問題對模板進行擴展和實力化形成具體的解題步驟
同时,ReasonFlux 还采用了分层强化学习的方法来优化模板的选择和使用。那效果怎么样呢?效果非常惊人。ReasonFlux 32B 模型在多个高难度的数学基准测试中都取得了顶尖水平的性能。比如在 MAS 基准测试中,它的准确率达到了 91.2%超越了 OpenAI 的 OE Preview 模型。
在 AIME2024 基準測試中,更是大幅領先其他模型。太厲害了,感覺 reason flux 框架讓 AI 的數學能力直接起飛了。是的,reason flux 框架為我們展示了通過引入結構化的知識和分層的推理策略,可以有效提升大型語言模型在複雜推理任務上的能力。
最后我们来看今天的第五篇论文,题目是 Deep Cross Attention 增强 Transformer 残差连接小题。Transformer 模型我们之前也聊过很多次了,它是现在 AI 领域最核心的模型架构之一。那这个 Deep Cross Attention 又是怎么回事呢?这篇论文关注的是 Transformer 模型中的残差连接,残差连接是 Transformer 模型能够训练的非常深的关键技术之一。残差连接的作用是什么呢?
简单来说残差连接就像一条高速公路让信息可以快速地从模型的浅层传递到深层避免信息在传递过程中丢失或衰减传统的残差连接只是简单地把浅层和深层的信息相加感觉有点简单粗暴
是的,研究者認為,簡單的相加可能會導致信息稀釋的問題,也就是一些重要的信息可能會被不太重要的信息沖淡。為了解決這個問題,他們提出了 Deep Scraps Attention,簡稱 DCA。DCA 是怎麼做的呢?DCA 的核心思想是用深度交叉注意力機制來動態地組合來自不同層的信息,而不是簡單的相加。
DCA 使用可学习的权重,让模型可以根据输入的内容自适应的选择,哪些层的信息更重要,应该更多的保留,哪些层的信息相对不重要,可以适当的忽略。感觉就像给信息传递加了一个智能过滤器,让重要的信息畅通无阻,不重要的信息就被过滤掉了。是的。
可以这么理解实验结果表明 DCA 机制可以显著提升 Transformer 模型的性能和训练效率在语言建模任务中使用了 DCA 的 Transformer 模型在相同的参数量和训练时间下可以取得更低的困惑度训练速度也更快
而且训练过程也更稳定那 DCA 机制的意义是什么呢 DCA 机制为我们提供了一种新的思路去改进 Transformer 模型的架构它表明通过更智能的设计信息传递和组合方式而不是简单的增加模型深度或宽度也可以有效提升模型的性能和效率好的听众朋友们今天的太快报就到这里接近尾声了
今天我们一起探讨了五篇非常前沿的 AI 论文涵盖了让 AI 更聪明 更可靠 更高效等多个方面我们今天的太快报内容是不是非常丰富信息量满满呢希望今天的节目能让大家对 AI 的最新进展有更深入的了解
如果你对今天的节目内容感兴趣,欢迎在评论区留言互动,也欢迎关注我们的太快报播客系列获取更多 AI 前沿资讯。感谢大家的收听,我们下期再见。下期见,拜拜。