Month: August 2024

在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLMs)已经成为人们获取信息的重要工具。然而,这些模型存在的”幻觉”问题一直是研究者们关注的焦点。最新发表在arXiv上的一项研究为解决这一难题提供了新的思路 – 通过精细化的归因来提高模型回答的可信度和可验证性。 大语言模型的”幻觉”困境 尽管大语言模型在信息检索任务上表现出色,但它们仍然难以避免”幻觉”问题的困扰。所谓”幻觉”,是指模型生成不存在的事实或不忠实于原文的内容。这一问题不仅影响了模型回答的准确性,更有可能导致错误信息的传播,直接影响大语言模型的可靠性和可信度。 为了缓解这一问题,研究人员提出了带有归因功能的大语言模型。这类模型能够在生成文本的同时提供内联引用,以增强模型输出的事实性和可验证性。然而,现有的归因方法仍存在明显的局限性: FRONT:精细化归因的新框架 为了解决上述问题,来自哈尔滨工业大学和华为公司的研究团队提出了一种名为FRONT的新型训练框架。该框架旨在教导大语言模型生成精细化的有根据的引用(Fine-gRained grOuNded ciTations)。 FRONT框架的核心思想是:首先从检索到的源文档中选择支持性引用,然后基于这些引用来指导生成过程,从而确保生成的回答有据可依,引用准确无误。这种方法不仅提高了引用质量,还为用户提供了更便捷的细粒度验证途径。 自动化数据生成管道 FRONT框架的一大创新在于其自动化的高质量归因数据生成管道。这一管道包括三个主要步骤: 两阶段训练方法 FRONT框架采用了创新的两阶段训练方法,旨在赋予大语言模型精细化归因能力: 实验结果与分析 研究团队在ALCE基准测试上进行了广泛的实验,以评估FRONT框架的效果。ALCE基准包括三个长文本问答数据集,涵盖了各种类型的问题。实验结果令人振奮: 研究意义与展望 FRONT框架的提出为解决大语言模型的”幻觉”问题提供了一种新的思路。通过精细化的归因方法,不仅提高了模型回答的可信度,还为用户提供了更便捷的验证途径。这项研究对于提升人工智能系统的可靠性和透明度具有重要意义。 未来,研究者们可能会进一步探索: 随着这些研究的深入,我们有理由相信,未来的大语言模型将能够提供更加可靠、透明和可验证的信息服务,为用户带来更好的体验。 参考文献:[1] Huang, L., Feng, X., Ma, W., Gu, Y., [...]

在人类的交流中,思考和表达往往是紧密相连的过程。我们经常会在说话或写作前稍作停顿,整理思路,然后才组织语言。这种”先思考,后表达”的能力对于高质量的交流至关重要。那么,人工智能语言模型能否也学会这种能力呢?最新的研究表明,答案是肯定的。 从STaR到Quiet-STaR:语言模型的自我进化之路 斯坦福大学和谷歌大脑的研究人员最近提出了两种创新技术:STaR(Self-Taught Reasoner,自学推理器)和Quiet-STaR(安静版STaR)。这两项技术标志着语言模型在自我进化方面取得了重大突破,让模型能够在没有大量人工标注数据的情况下,自主学习”思考”的能力。 STaR:从少量样本中引导推理能力 STaR技术的核心思想是让语言模型通过反复练习和自我纠错来提升推理能力。具体来说,STaR采用了以下步骤: 这个过程就像是模型在不断地”自我练习”和”自我纠错”。通过这种方式,模型可以从最初的少量样本出发,逐步掌握更复杂的推理能力。 研究表明,经过STaR训练的模型在多个数据集上的表现显著优于直接预测答案的模型。特别是在CommonsenseQA(常识问答)任务中,STaR训练的模型甚至能够与参数量大30倍的最先进模型相媲美。 Quiet-STaR:将”思考”能力泛化到更广泛的场景 在STaR的基础上,研究人员进一步提出了Quiet-STaR技术。这一技术的目标是让语言模型学会在任意文本中推断隐含的推理过程,而不仅仅局限于问答任务。 Quiet-STaR面临的主要挑战包括: 为了解决这些问题,研究人员提出了以下创新方法: 经过Quiet-STaR训练后,模型在多个任务上都表现出了显著的零样本(zero-shot)性能提升。例如,在GSM8K数学推理任务中,准确率从5.9%提升到了10.9%;在CommonsenseQA任务中,准确率从36.3%提升到了47.2%。更重要的是,这些改进是在没有针对特定任务进行微调的情况下实现的。 “思考”的价值:为什么它对语言模型如此重要? 那么,为什么”思考”能力对语言模型如此重要呢?这里有几个关键原因: 技术细节:Quiet-STaR如何工作? Quiet-STaR的工作原理涉及一些精巧的技术细节。以下是该方法的核心组成部分: 1. 逐词并行采样 为了解决生成连续文本时的高计算成本问题,Quiet-STaR采用了一种新颖的逐词并行采样算法。这种算法允许模型同时生成多个词,大大提高了推理效率。 2. 可学习的思考标记 Quiet-STaR引入了特殊的可学习标记,用来标识内部思考的开始和结束。这些标记帮助模型学会如何生成和使用内部思考,形成了一种”元认知”能力。 3. 扩展的教师强制技术 为了帮助模型学习长期依赖关系,研究人员开发了一种扩展的教师强制技术。这种技术不仅考虑下一个词的预测,还关注更长序列的生成,从而提高模型的连贯性和一致性。 4. 迭代优化 Quiet-STaR采用迭代优化的方法,不断改进模型的推理能力。在每次迭代中,模型都会生成大量的内部思考,然后基于这些思考的质量进行自我评估和优化。 实验结果:Quiet-STaR的惊人表现 [...]

在人工智能快速发展的今天,多模态大语言模型(MLLM)正在展现出巨大的潜力。这些模型不仅能理解文字,还能”看懂”图像,甚至可以像人类一样操作计算机图形用户界面(GUI)。然而,一项最新研究表明,即使是最先进的MLLM也很容易受到环境干扰,从而偏离用户的指令。这一发现对于AI助手的实际应用具有重要意义。 环境干扰:一个被忽视的问题 上海交通大学和Meta公司的研究人员近期发表了一篇题为《Caution for the Environment: Multimodal Agents are Susceptible to Environmental Distractions》的论文,深入探讨了MLLM在图形用户界面环境中的忠实度问题。 研究的主要问题是:多模态GUI代理是否会被环境上下文分心?这个问题看似简单,却触及了AI助手实际应用中的一个关键痛点。 想象一下,当你要求AI助手在网上购买一个键盘时,屏幕上突然弹出一个优惠券广告。正常情况下,人类用户会忽略这个干扰,继续完成购买任务。但AI助手会如何反应呢?它是否会被这个无关的广告分散注意力,偏离原本的任务? 研究人员提出了一个通用设置:用户和AI代理都是善意的,环境虽然不是恶意的,但包含一些无关内容。这个设置模拟了现实世界中的常见情况,让研究更具实际意义。 实验设计:模拟现实世界的干扰 为了全面评估MLLM作为GUI代理的表现,研究团队构建了一个模拟数据集,涵盖了四种容易受到干扰的场景: 研究人员还设计了三种不同级别的工作模式,分别是: 这些工作模式代表了AI对环境感知的不同程度,从隐式感知到充分感知。 惊人发现:顶尖模型也难逃干扰 研究团队评估了10个流行的MLLM,包括通用型代理(如GPT-4)和专门用于GUI操作的代理。实验结果令人警醒: 具体来说,研究发现: 这些发现表明,尽管近期研究主要关注多模态代理的帮助性(即动作准确性),但这些代理很容易受到环境干扰,导致不忠实的行为。 潜在风险:环境注入攻击 为了进一步强调这一问题的重要性,研究人员还从对抗性角度进行了探索。他们提出了一种名为”环境注入”的攻击方法,证明了这种不忠实行为可能被利用,导致意想不到的风险。 环境注入攻击的基本思路是:通过在环境中植入特定的干扰信息,引导AI助手执行预设的行为。例如,在购物网站的界面中加入一个看似无害的广告,实际上可能诱导AI助手点击恶意链接或泄露用户信息。 这种攻击方法的危险之处在于,它不需要直接修改AI模型或用户输入,仅通过操纵环境就可能实现。这意味着即使是经过安全性训练的AI系统,也可能在复杂的现实环境中表现出意料之外的行为。 启示与展望 这项研究为AI助手的实际应用敲响了警钟。它提醒我们,仅仅提高AI模型的性能是不够的,还需要考虑它们在复杂环境中的鲁棒性和忠实度。 [...]