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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
  • 签到天数: 227 天

    [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。, H% f5 y% X! T+ J) u
    3 f" {2 z" N# L' T$ K: b7 Q* s
    大模型与推理框架:) C) j5 ?% B* ]/ Z& K' u/ i
    # d  A! d; f6 a& O% |, e' N
    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:
    ; _4 E6 r% }& U2 e& [4 v6 l8 ~/ d2 ?1 c4 z- }/ d' P
    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。
    & u/ E7 \4 z7 w* J  }0 |2 G
    ( o2 x! h& x" B9 g$ ~2 H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。" C6 R6 F4 S5 p0 w

    / A7 u" y  G) {9 }8 n5 J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。  x2 \5 \  Z2 e/ @1 Z) M

    - W/ J5 i/ N& j& r为了解决这些问题,AI研究者们提出了各种推理框架:
    1 ?( e1 Y" ~2 l( N& I1 I
    9 ^( \. k, f# b" M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。4 D5 g6 r/ C) R( d: o$ }- Q4 L

    ' P* Y- \9 \2 Q4 k' g! E- n# a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。
    1 W" t# t2 s; d4 r* x$ O& l2 r! s# E  ]
    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。
    $ O) ]9 i  p! x' z  ]. Q
    9 p  b+ Q4 O* F, e1 d) S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。
    ) X: H/ V! Z* j( w# C- b$ l# D' i& M4 `! y6 b( R) A
    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:. k& ]5 o1 o) x; I6 i% D5 }" D

    & J$ N* _, L6 {5 o! S# E( I8 a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。5 P, H0 ]6 Y# l5 R. Q- c3 R' e$ M
      ]% V0 F1 t/ g: G2 m  t. W- y
    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。" M4 G: ^. y) l5 n  }9 x

    4 J" n, I( J8 e" _( b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。
    $ y5 ?5 d/ |1 ]* V! F. I
    ! `; m( m; h# F& P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。% H) Y5 }" h% w. n6 g7 t8 ]
    + [( v. X$ V$ \8 [7 n
    DoT的核心优势对于这几个难点是会有效改善的:5 @; J4 [8 y) f" F

    + A9 o* c: H) q7 {2 |2 }0 y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。
    ' T% R1 v$ |9 Z1 J4 A& K9 y  v6 Y* N6 Z5 b5 M. w4 @& E; O
    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。
    4 g+ U8 g; V  ?: e: Q0 p/ z( I- Q' _9 q3 ]$ x$ j4 r, z  Z+ P
    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。! T% }1 H3 O* G8 V, b0 \0 i
    - k( [* {* R( n  U3 J+ m
    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。
    # v' E+ ?# P; Q8 p/ w( T( B% F3 v' G+ N5 p
    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。
    7 Y9 F+ W" {1 P5 m
    ( Y) F: I# \0 n2 w4 H/ ]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。
      Z0 ^( j( e8 C, G( p
    " Z& ]5 l  Q# a) KDoT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。& n8 Z$ t5 e& Y" I6 E- J$ t

    1 s3 Q- f" H6 u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。' y0 h5 Z( W& M4 f$ Z! ?& H  ?

    # G* N7 E9 z" }) J" T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
    1 _* f4 Q9 a3 I/ g: W' k3 w
    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?
    ! G7 k% w# _  ]+ P9 c* ?
    " B) C  m) [9 c7 A* H% B  O不知道AI现在在理解幽默方面的进展如何?7 f9 ~: _6 ]# X& A" a
    $ B/ h' w  \! m8 Y7 U
    继续拜读好文!
    ' R$ I+ h" `* y  v2 @+ Z- G) D5 E* j% i
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