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[科技前沿] 解锁AI的思维之网:图思维框架(DoT)的革命性探索

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
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    [LV.7]分神

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    楼主
     楼主| 发表于 2024-11-26 10:22:53 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    在AI的发展史上,推理能力一直是其核心竞争力之一。早期的AI模型大多依赖于规则和逻辑推理,大抵都试图通过预设的规则来模拟人类的思考过程。然而,随着数据量的激增和计算能力的提升,数据驱动的方法逐渐占据主导地位,特别是在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLM)如Bert、GPT等横空出世,这些模型通过学习大量的文本数据,学会了在一定程度上理解和生成人类语言。4 K3 m3 @8 y$ j7 w8 W
    9 \+ _$ d5 U* Z6 l; J
    大模型与推理框架:
    5 B! s2 T: v8 L6 [7 R% O
    & w9 A5 u3 o1 x' @4 w! O/ C大模型的出现,极大地推动了AI在推理任务上的表现。它们通过学习海量的文本数据,建立了丰富的语义和上下文理解能力。但大模型也有其局限性:9 i/ o* C3 t7 l% j* H" {
    4 f# u. S$ \, ~) f
    推理路径的线性化:传统的大模型通常采用线性推理路径,这意味着它们只能按顺序一步一步地进行推理,无法有效处理多路径推理和复杂的逻辑关系。6 p, w9 p, b+ {4 r5 @7 V  ~) y) V

    7 R' }* e. A$ z  J反馈机制的缺乏:大模型一旦生成推理步骤,通常难以根据新信息进行自我修正,这在动态环境中显得尤为不利。
    3 r- X; m) C' T4 r9 K- ^% z1 |1 H3 o, W. D; s- P/ _
    长程依赖问题:由于模型结构的限制,LLM在处理长距离依赖的推理任务时容易丢失上下文信息,影响推理的准确性。
    0 f( |4 T4 f9 }- G1 [0 k
    : I5 z, M* m6 ?+ Q4 j8 Y为了解决这些问题,AI研究者们提出了各种推理框架:
    , v9 V0 t' Y( n; F9 d- I/ A1 W4 G
    链式推理(Chain-of-Thought, CoT):这是最早的推理框架之一,通过让模型生成一系列中间推理步骤,使得推理过程更加透明和可追踪。但其线性结构限制了模型在多路径推理上的表现。  @3 `1 `& X& p) Y

    ; w- j" I2 ?6 u& v* [树式推理(Tree-of-Thought, ToT):为了解决CoT的局限性,ToT引入了分支结构,允许模型探索多个推理路径。但随着路径数量的增加,计算和存储成本大幅提升。
    ' p% Z4 ~2 g9 t3 y! O5 L4 f
    ' J$ s( Y; F1 `7 |$ \8 V6 }3 q$ m图式推理(Graph-of-Thought, GoT):进一步拓展了树式推理的概念,通过图结构允许模型在不同节点间灵活跳转,但其计算复杂性和管理困难依然存在。
    1 I$ W# E! ?8 ]- j; O8 W6 I5 u- d( m/ C
    累积推理(Cumulative Reasoning, CR):通过多模型协作机制,模拟人类推理中的角色分工,提高了推理的准确性和一致性,但多模型协作的复杂性和资源消耗成为了瓶颈。7 O- B4 [* D. `& b# z  J1 n( l6 o. A

    - z; O9 \( ^' ]5 V  o, O6 H这些推理框架有些已经接近成熟使用了,CoT和ToT已经形成相对完整的解决方案。但当我们让这些方案处理复杂的推理任务时,就有点力不从心了。比如说,多路径推理、反馈学习和长程依赖问题,这些可都是AI也难啃的硬骨头。打几个比方:  [8 s) Y5 X7 l3 w0 T0 g

    # w5 w" ^7 b2 o6 _$ V+ g3 P多路径推理,这就像医生面对病人症状时,不仅要考虑一种可能的疾病,还要同时考虑多种疾病的可能性,然后逐一排除。传统的线性推理模型,就像一条单线道路,只能一步一步地走,无法同时处理多个可能性。而我们人脑在处理这种问题时,往往会像织网一样,把所有可能性都考虑进去。/ Q# L1 ]- e5 }" X

    % L7 B/ X' Z6 q接着是反馈学习。想象一下,你在做法律分析,新的证据不断出现,你得不断调整之前的推理路径。但传统的LLM一旦做出判断,就很难自我修正,就像一艘船,一旦航向错了,就很难掉头了。0 ]! o" z7 q8 w% {0 I/ j

    9 ^/ [7 t4 k6 j最后是长程依赖,这就像在开车时,你得考虑前面的路况、其他车辆的行动等多个因素,然后在不同的决策点上做出选择。LLM在这方面表现得就像一个健忘症患者,常常丢失了之前的上下文信息,导致推理结果不准确。1 e! d7 m7 f& J$ s  z& j3 W

    ) g! V: ^$ _) D( v' U' S/ [( T, M基于以上的这些问题,姚期智院士的团队提出了图思维框架(DoT)。这个框架用到了有向无环图(DAG),听起来是不是有点高大上?其实不难理解,DAG就是一个不循环的网络图,确保了推理过程不会陷入死循环。4 v$ y& j( \$ k9 i8 x; T- F/ z. w) D
    3 m6 e1 B5 R  C
    DoT的核心优势对于这几个难点是会有效改善的:
    / s3 E5 B8 s0 a+ E8 X7 l5 Y# i; M4 J
    2 d% E- K* x% _  K; z9 P多路径推理:DAG可以表示多个并行的推理路径,就像在处理一个问题时,我们可以同时探索多个解法,而不是一条路走到黑。3 H9 V7 G: m) s3 g4 n

    : t6 v# y8 D! M, T3 F7 `5 d7 S" T反馈机制:DoT允许模型在推理过程中不断对先前的命题进行批判和修正,就像一个团队在讨论方案时,不断地提出新观点、质疑和优化。
    * J, Z6 S) I# o* ?0 L( a- H8 r
    * k+ i8 U, m+ j5 A7 z+ M4 v长程依赖处理:每个节点的推理步骤都可以通过边与其他节点建立明确的依赖关系,确保上下文信息的一致性和连贯性。
    3 u$ K" Y* ~' m9 |( s0 z+ V" [4 I/ h6 h1 ^) M1 ]: H
    具体来说,DoT框架通过DAG整合推理过程中的多个角色,包括提议者(提出新命题)、批判者(对命题进行评估和批判)、和总结者(汇总推理结果)。这种多角色协作在单一模型中进行,极大地简化了推理过程。, W2 x/ M3 w) O8 i
    * s5 l; l' @6 @9 h
    举个例子,在金融风控中,决策往往涉及多个变量的同时推理和反馈优化。传统的推理模型就像在做单一的线性计算,而DoT就像在多维空间中同时考虑多个因素,确保决策更加全面和动态。# n9 E9 d2 W* a- _( W
      g3 A# p; j0 `9 K6 j
    在自动驾驶领域,DoT同样大显身手。车辆在行驶时需要同时处理来自多个传感器的信息,做出决策。DoT通过DAG结构,能够很好地整合这些信息,确保决策的准确性和实时性。& j. K$ u0 |1 o' C' h' p

    # M+ J* K6 A$ M0 P% Y2 J9 VDoT框架还引入了自回归的角色转换机制,让模型在推理过程中可以无缝切换角色,提高了推理的流畅性和反馈效率。DAG的设计不仅解决了长程依赖和反馈学习的难题,还提高了推理的扩展性和灵活性,使其能够适应复杂场景的需求。1 j2 |) |) {  M/ g9 u* I

    , C  x; _- p# E# Z" F总的来说,图思维框架通过有向无环图的结构化推理,为AI在复杂推理任务中的应用提供了一个新的解决方案。它不仅解决了传统推理框架的局限性,还带来了更多的可能性和灵活性。4 L8 s/ x: Y) e

    # F/ H' U. [1 L' X" ~+ u原文链接

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-2 23:51
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]炼气

    沙发
    发表于 2024-11-26 10:53:55 | 只看该作者
    2 H" u/ v0 f: C* y- @/ k1 m
    推理能力真是一种奇妙的东西。似乎无法定义?或者说没有公认的定义?
    , t/ j8 R+ d  g" o: a. U' N- n$ T1 V! \/ B* b
    不知道AI现在在理解幽默方面的进展如何?
    9 x" e# f" A* y: y/ J
    5 [7 X7 o, E1 t1 l继续拜读好文!
    & e2 L  ^4 C& r4 |. W! l9 b7 D( E- Z# E6 T& Q! J4 n- r+ L3 N
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