Category: AI

近日，27岁的天才创始人Joel Hellermark与“AI教父”Geoffery Hinton进行了一次深度对话。Hinton在采访中回忆了自己的人工智能生涯，讨论了神经网络、Scaling Law、多模态学习、模拟计算和人工智能伦理安全等多个话题，并且聊到了他的得意门生Ilya Sutskever（前段时间离职的OpenAI首席科学家）。 神秘人物：Geoffery Hinton 受访者Hinton是人工智能领域的传奇人物，而采访者Joel Hellermark也颇有背景。他自幼在东京长大，13岁开始编码，14岁创立了一家视频推荐公司。19岁时，他创办了人工智能研究实验室Sana，并在2023年成功筹集了8000万美元的融资。Hellermark坚信学习的力量，因此他没有选择上大学，而是通过斯坦福公开课程自学编程，创办Sana的目标就是“改变教育”。 从研究大脑到编程 开始编程的故事 Hellermark：你是怎么开始编程的？ Hinton：我从英国刚到卡内基梅隆大学的时候。1982年，我前往卡内基梅隆大学担任计算机科学系教授，直至1987年。在英国的研究单位时，每晚六点钟大家都会去酒吧喝一杯。但到了卡内基梅隆几周后，我还没交到多少朋友。所以在某个周六晚上，我决定去实验室编写一些程序，因为实验室里有一台Lisp机器，家里没有。 剑桥时期的回忆 Hellermark：能不能把我们带回剑桥时期，试图理解人脑的经历？ Hinton：非常令人失望。我为了研究大脑，先是去学习生理学，但实际上他们只教了我们神经元如何传导动作电位……这非常有趣，但不是大脑工作的原理。于是我又转向了哲学，因为我以为他们会告诉我心灵是如何运作的，结果也是非常令人失望。最终，我选择到爱丁堡学习人工智能。 影响深远的书籍和导师 关键的启发 Hellermark：你还记得是什么激起了你对人工智能的兴趣吗？ Hinton：是唐纳德·赫布（Donald Hebb）的一本书，里面介绍了如何学习神经网络中的连接强度。早期我还读过约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）的一本书，书里介绍了大脑的计算方式以及大脑计算与普通计算机的区别。 导师和合作伙伴 Hellermark：你还记得以前经历过的合作吗？ Hinton：我在卡内基梅隆大学时曾与泰伦斯·塞诺夫斯基（Terry Sinofsky）有过许多交流，我们共同研究玻尔兹曼机。还有彼得·布朗（Peter Brown），他是一位非常优秀的统计学家，在IBM从事语音识别工作。他启发我采用“隐藏层”这一概念来描述神经网络中的中间层。 凭直觉思考的天才：Ilya Sutskever [...]

前言:最近,27岁的天才创业家Joel Hellermark与人工智能教父Geoffery Hinton进行了一次深入采访。Hinton在对话中回顾了自己的人工智能研究历程,并就神经网络、算力扩展、多模态学习、模拟计算等前沿话题进行了分享。他还谈及了自己的得意门生Ilya Sutskever在人工智能领域的杰出表现。 正文:一、从研究大脑到投身人工智能Hinton从英国来到美国卡内基梅隆大学后,凭借对大脑工作原理的好奇,开始投身人工智能领域的研究。他先后接触过唐纳德·赫布和约翰·冯·诺依曼的著作,深受启发。Hinton认为大脑的学习方式必然与传统的逻辑推理不同,因此必须探寻神经网络中连接权重调整的奥秘。 二、与合作伙伴的心灵相通Hinton回忆与泰伦斯·塞诺夫斯基、彼得·布朗等人的合作经历,他们一起探索了玻尔兹曼机等前沿技术,产生了许多有趣的研究成果。Hinton认为,与聪明的学生合作交流是最令人兴奋的,因为他们往往能提出突破性的想法。 三、Ilya Sutskever:凭直觉思考的天才Hinton特别提到了自己的得意门生Ilya Sutskever。Sutskever对人工智能充满热情,在反向传播算法上提出了独到见解。Hinton认为,Sutskever的直觉非常敏锐,常能发现问题的本质。在两人的合作中,Sutskever总能提出启发式的想法,推动研究不断前进。 四、数据规模与计算能力推动进步Hinton承认,早期他和团队曾低估了数据规模和计算能力的重要性。Ilya Sutskever很早就认识到,扩大模型规模是提升性能的关键。事实也证明,即使没有特殊设计,仅靠海量数据和计算能力,人工智能模型也能展现出推理能力。 五、多模态学习与创造力提升Hinton认为,多模态输入(如图像、视频、音频等)可以丰富模型对世界的理解,提升其创造力。因为这种学习方式更贴近人类的感知方式。他设想,未来的人工智能系统将能够从多角度理解同一事物,从而产生与人类不同的创新。 结语:Hinton的故事生动诠释了人工智能的发展轨迹,以及从单一算法到海量数据驱动的转变。他的经历也启示我们,保持好奇心和开放心态,不断探索,才是推动科技进步的关键所在。当下,人工智能正在重塑人类社会的方方面面,我们应该以积极、理性的态度拥抱这个时代的机遇与挑战。 [...]

在当前的人工智能研究领域，将大型语言模型（LLMs）的能力应用于解决复杂的强化学习问题是一个前沿且具有挑战性的课题。大型语言模型，如GPT系列、BERT等，已经在自然语言处理领域证明了其强大的信息处理和生成能力。这些模型通过在大规模数据上的预训练，能够捕捉到丰富的语言结构和知识。然而，当这些模型被直接应用于传统的强化学习任务时，如OpenAI Gym中的控制任务或Atari游戏，它们面临着一系列新的挑战和问题。 大模型在强化学习中的应用挑战 尽管LLMs在语言理解和生成方面表现出色，但它们在直接处理强化学习任务时往往表现出不确定性。这主要是因为强化学习的环境具有高度的动态性和不确定性，这与LLMs通常处理的更为静态的语言数据存在本质区别。在强化学习中，智能体需要根据与环境的交互不断调整其行为策略，这要求模型具备高度的适应性和决策能力。 此外，虽然LLMs能够通过精细的提示工程（prompt engineering）来引导模型完成特定的任务，但这种方法依赖于大量的手工调整和试验，且其成功往往受限于模型对提示的敏感性和解释能力。这种方法的效率低下且可扩展性有限，难以适应快速变化的强化学习环境。 知识编辑技术的潜力 为了克服这些挑战，研究人员开始探索知识编辑技术，即通过修改模型的内部知识表示来直接提高LLMs在特定任务上的性能。这种方法的核心思想是在不重新训练整个模型的前提下，通过精确的修改来增强模型的任务相关能力。 实践中的实现 实现知识编辑技术需要对LLMs的内部工作机制有深入的理解。例如，研究人员需要确定哪些部分的模型是存储和处理特定类型知识的，以及如何通过技术手段进行精确的修改。此外，还需要开发有效的算法来自动化这一过程，减少人工干预，并确保编辑操作不会破坏模型在其他任务上的性能。 最终，通过知识编辑技术，我们可以朝着创建更加智能和适应性强的语言模型迈进，这些模型不仅能够处理复杂的语言任务，还能有效地解决强化学习中的序列决策问题。这将大大扩展LLMs的应用范围，使其在游戏、机器人控制以及其他需要复杂决策的领域中发挥更大的作用。 在当今的人工智能研究领域中，如何有效地更新和优化大型语言模型（LLMs）已成为一个重要议题。下面我们将探讨四种主要的技术路线：参数高效的微调（PET）、知识增强（knowledge augmentation）、持续学习（continual learning）、以及机器遗忘（machine unlearning），这些技术路线在提升模型性能及其应用的可适应性方面起着关键作用。 参数高效的微调（PET） 参数高效的微调旨在通过只调整模型极小部分的参数来提升模型在特定任务上的表现，从而减少计算资源的消耗。这一技术的实现方式主要有三种：基于加法的方法、基于规范的方法和基于重参数化的方法。 知识增强 知识增强主要是针对LLMs在处理未知问题（如分布外或垂直细分领域问题）时的不足。检索增强生成（RAG）是一种流行的知识增强方法，它通过结合检索到的相关信息来增强模型的输出。RAG的核心思想是在模型的输入、中间层或输出端集成外部检索到的知识，从而提升模型的准确性和全面性。 持续学习 持续学习是指模型在学习新任务的同时，能够保持对旧任务的记忆。这一领域的研究主要集中在如何平衡模型的稳定性和可塑性，以及如何设计能够适应任务间和任务内分布变化的学习系统。持续学习的方法可以分为基于正则化、基于回放、基于表示、基于优化和基于架构的方法，每种方法都试图以不同的方式来缓解灾难性遗忘的问题。 机器遗忘 机器遗忘涉及到从模型中删除特定信息的需求，这通常是由于法律法规如GDPR或CCPA的要求。有效的机器遗忘方法需要能够在不重新训练整个模型的情况下，迅速准确地从模型中移除特定数据的影响。这一领域的方法通常分为两类：数据重组和模型操作。 这些技术路线各有其独特的优势和挑战。在实际应用中，通常需要根据具体需求和场景来选择合适的技术组合，以达到最佳的性能和效率。通过不断的研究和实验，这些技术有望为未来的人工智能发展提供更多可能性和灵活性。 知识编辑：弥补LLMs的不足 为了提高LLMs的准确性和适应性，研究者们开发了“知识编辑”技术。知识编辑的目的是在不重新训练整个模型的情况下，快速准确地修改模型中的特定知识。这种技术包括三个基本操作：知识插入、知识修改和知识擦除。 知识编辑的实现方法 知识编辑的实现通常分为三个阶段：识别、关联和掌握阶段。 每个阶段都有其特定的方法和技术挑战，例如在掌握阶段，如何避免模型在经过编辑后发生灾难性遗忘（catastrophic forgetting）是一个关键问题。此外，知识编辑的过程需要考虑到编辑的精确性和避免对模型其他功能的干扰。 [...]

在科技日新月异的今天，大语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。然而，随着世界知识的不断更新，这些模型也需要不断地进行知识更新，以纠正错误的回答和应对新兴的事实。这就引出了一个重要的问题：模型的记忆如何管理和更新？本文将介绍一项名为WISE的创新方法，旨在解决大语言模型的知识记忆问题。 大语言模型的挑战 大语言模型在扩展参数数量和计算能力方面展现出了惊人的智能潜力。然而，这些模型在实际应用中仍然会犯错，例如产生幻觉、不准确的回答以及偏见等问题。同时，世界的知识是不断变化的，因此模型在预训练期间所学的知识可能已经过时。 为了应对这些挑战，研究人员提出了“终身模型编辑”的概念，即在不需要重新训练或微调的情况下，持续地更新模型的知识。这种方法不仅能够节省大量的计算成本，还能确保模型能够及时响应最新的知识和事实。 不可能三角：可靠性、泛化性和局部性 有效的终身模型编辑方法需要满足以下三个特性： 然而，现有的方法在这三个特性上往往无法同时满足。这被称为“终身编辑的不可能三角”。 现有方法的局限性 现有的方法主要分为两类：编辑长期记忆和编辑工作记忆。长期记忆是指直接编辑模型的参数，这种方法容易与预训练的知识产生冲突，导致局部性差。工作记忆是指通过检索机制在推理时替换模型的表示，而不改变模型参数。这种方法虽然在可靠性和局部性上表现较好，但在泛化性上表现不佳，因为检索机制难以让模型理解和泛化编辑内容。 WISE：桥接长期记忆与工作记忆的创新方案 WISE（智慧编辑）通过引入双重参数记忆机制，克服了上述不可能三角。它包括主记忆（存储预训练知识）和侧记忆（存储编辑知识）。具体来说，WISE设计了以下组件： 实验与结果 通过在GPT、LLaMA和Mistral等主流大语言模型上的广泛实验，WISE在问答、幻觉和分布外数据集上的表现优于现有的模型编辑方法。实验结果表明，WISE能够在终身模型编辑中更好地同时实现可靠性、泛化性和局部性，打破了不可能三角。 结语 WISE的出现为大语言模型的终身编辑带来了新的希望。它通过巧妙的记忆管理和编辑机制，不仅解决了长期记忆与工作记忆之间的矛盾，还为模型的持续进化提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断发展，我们有理由相信WISE及其衍生技术将在更多应用场景中发挥重要作用。 WISE: Rethinking the Knowledge Memory for Lifelong Model Editing of Large Language Models https://papers.cool/arxiv/2405.14768 Authors: Peng [...]

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）在解决数学问题方面展现出了巨大的潜力。然而，当前的研究大多集中在那些背景简短的问题上。现实生活中的数学问题往往涉及复杂的叙述和背景，这对大型语言模型提出了更高的要求。本文将探讨LLMs在解决长篇数学文本问题（MWPs）方面的能力，并介绍一种名为E-GSM的新数据集及相关研究成果。 背景介绍 数学文本问题（MWPs）是以自然语言形式呈现的数学问题，需要精细的推理能力来解决。传统的数学问题数据集，如GSM8K，通常包含简短的叙述，只有几句话。然而，这种设置与现实世界中的情况存在差异。现实中的数学问题往往有更长的背景，这可能会对数学推理过程产生影响。研究表明，长篇背景可能会阻碍而不是促进数学推理过程。 研究目的 本研究的主要目的是探讨LLMs在解决长篇数学文本问题（CoLeG，即Context Length Generalizability）的能力。为此，我们构建了一个名为Extended Grade-School Math（E-GSM）的数据集，这个数据集包含了从GSM8K扩展而来的长篇数学问题。我们还提出了两种新的指标来评估LLMs在解决这些问题时的效率和韧性。 研究方法 数据集构建 E-GSM数据集的构建过程主要包括以下几个步骤： 我们通过多轮扩展逐步增加问题的长度，最终获得了一个包含多个扩展轮次问题的综合数据集。 评估方法 我们使用七个专有LLMs和20个开源LLMs，以及三种最先进的零样本提示技术对E-GSM进行了评估。结果表明，LLMs在长篇数学文本问题上的表现较弱，尤其是在处理更长的背景时。 解决方案 为了解决这个问题，我们针对专有LLMs和开源LLMs分别提出了不同的策略： 研究结果 我们的实验结果表明，这些策略在E-GSM及其他多个MWP基准测试上都表现出了显著的效果和较强的泛化能力。具体来说，CoRe和扩展微调任务不仅提高了LLMs在E-GSM上的准确性，还展示了其在其他数学问题基准测试中的广泛适用性。 结论 LLMs在解决长篇数学文本问题上的能力对于其在现实世界应用中的重要性不言而喻。我们的研究表明，长篇数学问题会显著降低LLMs的数学推理能力。通过提出有针对性的解决方案，我们不仅改善了LLMs在长篇数学问题上的表现，也为未来研究提供了宝贵的方向和方法。 本研究为LLMs在复杂、真实世界应用中的使用铺平了道路，提供了实用的解决方案，并为模型泛化能力和训练方法的进一步探索开辟了新的途径。 本文参考了《Can LLMs Solve Longer Math Word Problems Better?》一文中的研究成果，旨在为读者提供关于大型语言模型在解决长篇数学文本问题方面最新进展的深入洞见。希望通过这篇文章，您能对这一前沿领域有更清晰的认识。 [...]

前国防部长唐纳德·拉姆斯菲尔德曾说过：“我们不清楚我们不知道的是什么。”这句话揭示了一个深刻的困境，即“未知的未知”，这是军方和数据科学家都熟悉的概念。 同样的原则也适用于教育领域。卡内基·梅隆大学的人机交互和心理学教授肯·科丁格（Ken Koedinger）认为，这种不确定性动摇了传统的教学方式。他指出，学生在学习过程中可能表现不佳，因为他们往往无法判断自己是否真正掌握了知识，或者是否还需要更多的训练。 为了解决这一问题，科丁格教授提倡使用人工智能（AI）作为辅助教学的工具，而不是替代教师。他认为，智能辅导系统可以为学生提供个性化的课程设计，避免重复学习已掌握的内容，同时收集数据来完善学习系统。 1. 你知道什么时候该学习吗？ 在哈佛大学的演讲中，科丁格教授向应用计算科学研究所的50位与会者提出了一个问题：“你知道你什么时候该学习吗？” 这个问题的回答往往是两极分化的，而科丁格教授认为，正确答案是“不知道”。研究表明，学生通常无法准确判断自己是否需要学习，他们自认为的学习状态实际上可能是一种错觉。 喜欢 vs. 学会 一个典型的例子是，学生们常常认为喜欢某一课程就意味着能够学得更好。然而，科丁格教授的研究表明，喜欢与学会之间的相关性很低。使用AI软件检测学生参与情况的结果显示，那些自称喜欢课程的学生可能会关注错误的内容，而那些看起来困惑的学生可能正处于有效的学习过程中。 科丁格教授指出，学生缺乏必要的专业知识，无法将他们所知与实际掌握的知识区分开来。而教师们则往往高估了学生的理解能力。例如，在学习高中代数问题时，教师们认为方程式是学生最容易解决的形式，但学生实际上在基本的数学词汇上就遇到了困难。 2. “以数据开始和结束” 智能辅导系统，特别是其生成的数据，可能有助于弥补认知上的差距。科丁格教授讲述了卡内基·梅隆大学开发的智能辅导系统Cognitive Tutor及其背后的项目。 Cognitive Tutor基于机器生成的认知模型和表现模型，已经存在了几十年。认知模型基于解决问题所需的技能、如何获得这些技能、问题管理规则以及学生可能犯的错误等。 认知模型的算法 认知模型使用两种算法来测量性能： 所有智能辅导系统的模型都产生数据，这对教育研究和改善学习系统至关重要。科丁格教授指出，这些改进是在一个以数据开始和结束的连续循环中进行的。研究人员使用A/B测试法（称为“体内测试”）进行随机、可控的实验，评估改进效果。 数据还可以揭示学生的学习方式，通过生成学习曲线，映射学生的错误率，为改进提供依据。智能辅导系统产生的数据可以帮助教育者将广泛的话题拆分为具体的、细微的小问题来解决。 科丁格教授举例说，类似于网球运动员在发球有问题时，找出具体原因并有针对性地练习，教育工作者也可以通过数据发现学生具体的学习问题，并在这些点上进行反复练习。 科丁格教授主张通过数据驱动的智能辅导系统，不仅能够实现个性化教学，还能通过持续的数据反馈和改进，显著提升学生的学习效果。 卡内基·梅隆大学的人机交互和心理学教授肯·科丁格（Ken Koedinger）提出了一个引人深思的观点：学生常常不知道他们真正掌握了什么。他引用前国防部长唐纳德·拉姆斯菲尔德的名言“未知的未知”来说明这一点，这种困境在教育中尤为显著。 主要观点概括： 补充说明和重点： 科丁格教授提倡的智能辅导系统，如Cognitive [...]

在人工智能领域，强化学习技术因其在复杂决策过程中显示出的卓越能力而备受瞩目。特别是，多智能体强化学习（MARL）技术，它涉及多个智能体在共享环境中通过合作或竞争来优化性能，近年来已经成为研究的热点。本文将深入探讨Han-Dong Lim和Donghwan Lee的研究成果——”A Finite-Time Analysis of Distributed Q-Learning”，这是一篇关于分布式Q学习的重要论文，为我们解锁了多智能体系统中的一些关键问题。 分布式Q学习的挑战 在传统的Q学习中，一个中心化的智能体学习并更新其策略，以达到最优决策。然而，当涉及到多个智能体时，中心化方法会遭遇到严重的限制，如计算资源的巨大需求和隐私问题等。分布式Q学习通过允许智能体仅与其邻近的智能体进行通信来解决这一问题，从而在提高隐私保护和系统扩展性的同时，还能有效地处理信息。 理论进展和实际应用 Han-Dong Lim和Donghwan Lee的研究提供了分布式Q学习在有限时间内的分析，这是理解和优化这些算法的关键。他们的工作不仅展示了在不访问中心奖励函数的条件下，智能体如何协作解决序贯决策问题，而且还提出了一种新的样本复杂性结果，为算法的效率和效果提供了量化的度量。 他们的研究还特别强调了使用表格方法来存储状态-动作值，这对于处理具有高维状态空间的实际应用尤为重要。此外，通过模拟Q学习过程中的切换系统，提供了对分布式Q学习算法的新洞见，这一点在自动驾驶车辆、机器人协作等领域具有潜在的应用价值。 样本复杂性的新视角 在他们的论文中，作者详细分析了分布式Q学习算法的样本复杂性，即算法达到一定性能标准所需的样本数量。这对于开发更高效的学习算法具有重要意义。他们的分析显示，即使在没有强假设的情况下，分布式Q学习也能在表格设置中实现有效的学习。 前景与挑战 尽管分布式Q学习展示了巨大的潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，如何设计出能够快速适应动态环境变化的算法，以及如何处理来自不同智能体的冲突信息等。此外，安全性和稳定性也是部署此类系统时必须考虑的关键因素。 结论 Han-Dong Lim和Donghwan Lee的研究为我们提供了深入了解和应用分布式Q学习的理论基础和实用框架。随着技术的进一步发展，我们期待在未来看到更多关于分布式强化学习的创新应用，尤其是在需要多智能体协作的复杂环境中。分布式Q学习不仅仅是一个理论模型，它还为处理现实世界中的复杂系统提供了一种有效的工具。 A finite time analysis of distributed Q-learning [...]

在当今这个信息化迅速发展的时代，教育技术的进步为个性化学习提供了新的可能性。智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems, ITS）作为教育技术的一部分，一直在不断演化，以更好地适应学习者的需求。最近，乔治亚理工学院与德雷塞尔大学的研究团队提出了一种全新的智能辅导框架——基于层次任务网络（Hierarchical Task Networks, HTN）的辅导系统，这一系统的创新之处在于其对知识的层次性组织和适应性教学的能力，为智能辅导领域带来了革命性的进步。 1. 智能辅导系统的现状与挑战 智能辅导系统利用人工智能技术，通过模拟一对一辅导的过程，提供定制化的学习经验。目前，智能辅导系统主要依赖于规则基础（rule-based）和约束基础（constraint-based）的教学模型，这些系统能够根据学生的表现提供反馈和指导。然而，这些模型往往在处理知识的细粒度层面上存在限制，难以实现真正意义上的个性化学习路径设计。 2. 基于层次任务网络的智能辅导系统 层次任务网络（HTN）是一种在自动化规划领域广泛使用的技术，它通过对任务的层次性分解，能够模拟人类的思维过程。将HTN技术应用于智能辅导系统中，可以使系统在不同的教学阶段提供不同层次的指导，更精准地适应学生的学习需要。 研究团队提出的HTN-based tutors系统，不仅继承了智能辅导系统在个性化教学上的优势，还通过层次化的知识组织方式，使得系统能够根据学生的具体情况调整教学策略。例如，对于初学者，系统可以提供详细的步骤分解，帮助他们理解复杂问题；对于已经掌握一定知识的学生，系统则可以减少提示，鼓励他们独立思考。 3. 系统的适应性教学功能 HTN-based tutors的一个关键创新是其“适应性教学”（adaptive scaffolding）功能。通过动态调整教学的支持程度，系统可以在学生掌握知诈的过程中逐渐减少帮助，从而提高学生的自主学习能力。这种从低粒度到高粒度的过渡，不仅可以减轻学生的认知负担，还可以根据他们的实际表现提供合适的挑战，促进学生能力的全面发展。 4. 实际应用前景 HTN-based tutors系统的提出，为智能辅导技术的发展开辟了新的道路。这种基于任务层次的教学模型，不仅适用于数学或编程等特定领域的学习，也可以扩展到语言学习、科学教育等多个领域。未来，这种系统可能成为在线教育平台的重要组成部分，为更多的学生提供高效、个性化的学习体验。 5. 结论 随着人工智能技术的不断进步，智能辅导系统正变得越来越智能化、个性化。HTN-based tutors系统的开发，不仅展示了层次任务网络在教育领域的巨大潜力，也为解决智能辅导系统中现有的挑战提供了新的思路和方法。这一技术的进一步研究和应用，将极大推动教育技术的发展，帮助学生以更有效的方式学习和成长。 通过这种深入而通俗的解析，我们可以看到，HTN-based tutors不仅是一次技术上的革新，更是智能教育应用领域一次质的飞跃。这种新型的教学系统预示着未来教育的无限可能性，值得我们持续关注和期待。 [...]

在自然界中，哺乳动物的大脑经过数百万年的进化，形成了能够存储海量世界知识并持续整合新经验的长期记忆系统。这种记忆系统让人类能够在复杂的决策和推理过程中有效利用积累的知识。然而，尽管近年来大型语言模型（LLMs）取得了显著的发展，它们在记忆更新和知识整合方面仍存在明显的不足。针对这一问题，俄亥俄州立大学和斯坦福大学的研究团队提出了一种新的解决方案——HippoRAG模型，该模型深受人类海马体记忆索引理论的启发。 海马体记忆索引理论简介 海马体记忆索引理论是解释人类长期记忆如何工作的一个成熟理论。该理论认为，人类的长期记忆包括模式分离和模式完成两个主要功能。模式分离确保不同的感知体验能够被唯一标识，而模式完成则允许从部分线索中检索完整记忆。这一过程涉及到新皮层、海马体和视网膜下核的复杂交互。 HippoRAG模型的创新之处 HippoRAG模型通过模拟人脑的记忆处理过程，尤其是海马体索引的功能，来增强大型语言模型的长期记忆能力。具体来说，该模型首先使用LLM将文本信息转化为无架构的知识图谱，模拟新皮层的处理功能。接着，通过个性化PageRank算法，模拟海马体的模式完成过程，实现跨文本的信息整合。 实验成果和应用前景 在多跳问答任务的测试中，HippoRAG模型显著优于现有的RAG方法，单步检索性能比迭代检索快6到13倍，成本降低10到30倍。此外，该模型还能处理现有方法难以解决的新型场景问题，展示了其在知识整合和长期记忆方面的巨大潜力。 未来展望 尽管HippoRAG模型已展示出强大的潜力，但仍有进一步优化的空间。未来的研究可以通过针对性的组件微调，提高模型处理实际应用时的有效性和可靠性。此外，随着模型规模的扩大，验证其可扩展性和效率也是重要的研究方向。 通过深入探索和利用人类记忆机制的原理，HippoRAG模型不仅为大型语言模型提供了一种新的长期记忆解决方案，也为未来AI技术的发展打开了新的可能性，使其在处理复杂的知识整合任务时更加高效和精准。随着技术的不断进步，我们有理由期待AI在未来能更好地模拟甚至超越人类的记忆和推理能力。 HippoRAG: Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models https://github.com/OSU-NLP-Group/HippoRAG Authors: Bernal Jiménez Gutiérrez ; Yiheng Shu ; Yu Gu ; [...]

在人工智能的发展历程中，语言模型已经成为了不可或缺的一部分，尤其是在处理复杂推理任务时。传统的方法中，模型在给出最终答案前，会生成一系列显式的思考步骤，这一过程被称为“思考链”（Chain-of-Thought, CoT）。然而，这种显式的思考过程不仅计算量大，而且速度慢。那么，有没有可能让模型学会在不显式表达这些步骤的情况下，内部完成这些逻辑推理呢？ 最近，一篇由Yuntian Deng、Yejin Choi和Stuart Shieber共同完成的研究论文提出了一种名为“逐步内化”（Stepwise Internalization）的方法，旨在训练模型逐步内化这些思考链步骤，从而简化推理过程，同时保持高性能。这一研究不仅开辟了新的思路，也为未来AI的发展提供了可能的方向。 显式思考链的挑战与局限 在处理复杂的推理任务时，如多位数乘法或者数学文字题，模型通常需要生成一系列逻辑步骤来逐步接近最终答案。这种方法虽然能够提高答案的准确性，但它需要大量的计算资源，特别是当推理链较长时。此外，这种显式的中间步骤生成方式并不符合语言模型的内在计算优势。 内化思考链的潜力 Deng等人的研究提出，通过训练模型逐渐去除中间的思考步骤，并对模型进行微调，可以使模型学会内部处理这些逻辑步骤。这种方法开始于一个已经训练好进行显式思考链推理的模型，通过逐步移除中间步骤，并对模型进行微调，最终实现完全的隐式思考链推理。 “逐步内化”方法的实现 研究中提出的“逐步内化”方法是通过多阶段训练来实现的。在每一个阶段，模型被训练来预测越来越少的思考链令牌（token），直至完全不需要它们。这一过程不仅提高了模型的推理速度，还维持了较高的准确率。例如，在处理9×9的乘法问题时，使用“逐步内化”方法的GPT-2小模型能够达到99%的准确率，而标准训练方法甚至无法处理超过4×4的乘法问题。 实验结果与未来应用 该研究的实验结果表明，通过“逐步内化”方法训练的模型在多个较大的语言模型上也显示出了良好的效果，如Mistral 7B模型在GSM8K数据集上的表现超过了50%的准确率，且不需要生成任何中间步骤，这一表现优于直接生成答案的GPT-4模型。 这项研究不仅展示了通过内化思考链来提高语言模型处理复杂推理任务的潜力，还为未来在更广泛的任务和多样化的思考链跟踪上探索其有效性提供了基础。随着计算资源的进一步发展和优化，我们有理由相信，内化思考链的方法将在未来的人工智能应用中扮演越来越重要的角色。 From Explicit CoT to Implicit CoT: Learning to Internalize CoT Step by Step [...]