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这篇文章设计的测验很有意思。从实验结果看,现在的所有通用生成式 AI 都不具有真正的推理能力。也就是说,AI 并不理解抽象的概念,而推理能力恰恰依赖抽象的概念。
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最近俺也在玩 AI 推理方面的东西。下面是论文里的一个小实验,大家有兴趣的话可以玩玩。
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给 AI 的提示:Here is the rule of the game: If I enter A, then you return B; if I enter B, then you return C; so on and so forth.$ z z: H$ ~6 C( V- D' A; s
3 _ L. d' b, c7 `2 }3 f u( u; sAI 回复表示理解了提示中的这个这个规则。于是有下面的实验:
: K( V2 z( b" O* o4 E我: A
, v* G- u$ B. V KAI: B) o6 B' M: z3 \
我: B, E% k$ t$ T5 T9 r4 r
AI: C
3 s4 f7 j% \. T; L$ d' k我:X
$ l6 a& {, ]8 }* }' y3 `% G) e9 D# _
这里,不同的 AI 模型会有不同回答。有些 AI 会回答 Y 。有些则会说这不符合规则,所以无解 很显然,回答是后者的把提示中的 "so on, so forth" 给吃掉了。然而,这并不代表 AI 没有推理能力,而可能只是语句处理模块不好。: k( a! q7 u3 _. M8 B! M
, a4 B* V- p- f% P" d8 a# A真正的推理能力体现在后续实验。对于能够回答 Y 的AI 继续提问:: g$ Z3 h% @6 \, ]( B
我:Z
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这下大多数的 AI 模型都冒烟了,有些回答说不合规则,有些回答说序列到头了没有答案。有意思的是两种回答:一种回答说 Z, 另一种则回答说 A。
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而这四种回答,如果用来盲测人类,其实人类也会给出同样的四种答案。也就是说,就这个问题来看,如果盲测,提问者无法分别回答者是人类还是AI。换言之,能给出这四种答案的 AI 在这个小实验中通过了图灵测试。这显然不是那篇文章中说的排列组合或“复杂的模式匹配”能够做到的,而是真正的推理能力。" x6 T" t2 j! V
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有意思的是训练程度越高的模型,越倾向于给出这四种答案。比较 Mistral, 狗屁通,Gemma, Llama, 通义千问等等大模型的不同版本,都是如此。这类似于人类的婴孩和成人之间的区别。相比于婴孩,成人除了脑部发育完全,更储备了更多的知识。
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' P& ?2 r/ ]9 ~2 v k至于这篇文章中说到的语序问题,非相关语句问题等等,前面说过,必须分清这是语句处理模块的问题还是真的是大模型本身的问题。毕竟,即使是人类“屡战屡败”和“屡败屡战”用的字数和字完全相同,但把语序换一下,意思就完全不同了。然而,你去问一个三岁小孩这两句话有何不同,三岁小孩可能会告诉你没啥不同。而问聊天狗屁通同样的问题,狗屁通则会说:
) A, h" V/ U: H% ?5 s$ S“屡战屡败”和“屡败屡战”这两句话虽然字面相似,但含义有所不同。6 ~. v5 j) b' f8 |& P" W
- B8 H8 N# ]* m) y( t% ]1. **屡战屡败**:强调的是多次进行战斗,但每次都失败。这种表达往往暗示一种无奈或沮丧,强调了失败的频繁。* x% I `# q, H$ R) ^+ D3 s2 G
- d0 u% j6 f6 v, e9 F3 Q2. **屡败屡战**:则是指经历了多次失败,但仍然继续坚持战斗。这种表达更侧重于坚持和不放弃的精神,体现了勇气和韧性。
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5 B$ m* Y T+ \& u+ y0 P! B总的来说,前者更偏向于消极的失败感,而后者则传递出一种积极向上的拼搏精神。
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