近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其中大型语言模型（LLM）的出现被认为是通向通用人工智能（AGI）的关键一步。LLM 拥有强大的语言理解和生成能力，为构建能够感知环境、做出决策并执行行动的智能体提供了坚实的基础。本文将深入探讨 LLM 驱动的智能体，从其构建、应用到社会模拟等方面展开论述。 1. 智能体的诞生：LLM 驱动的智能体构建 LLM 驱动的智能体通常由三个主要部分组成：大脑、感知和行动。 1.1 大脑：以 LLM 为核心 LLM 是智能体的大脑，赋予其强大的语言能力，使其能够理解和生成自然语言。 1.1.1 自然语言交互 LLM 在自然语言交互方面展现出卓越的能力，包括： 1.1.2 知识 LLM 的知识储备是其强大能力的基石，主要来源包括： 1.1.3 内存 LLM 的内存能力决定了其记忆和检索信息的能力。 1.1.4 推理与规划 LLM [...]
引言 📚 在人工智能领域，语言模型（Language Models, LMs）在许多任务中展现出了强大的能力，尤其是在数学推理方面。然而，如何高效地提升小型语言模型在复杂推理任务中的表现依然是一个未被充分探索的问题。我们提出了一种名为“DPO-增强自我训练（DPO-ST）”的方法，该方法结合了自我训练和直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO），旨在提高小型语言模型的链式思维推理能力。与依赖于大型封闭模型的传统方法不同，我们的方法通过模型自身的生成数据进行学习，不仅提升了性能，还显著降低了计算成本。 背景 📖 数学文字问题求解 数学文字问题求解是一项需要将自然语言转化为计算过程的任务，通常可以表述为一个序列到序列的任务，其中输入是一个问题，输出是推导出答案的推理过程。为了解决此类问题，语言模型需要在大量高质量的标注数据上进行训练。然而，获取这种数据既昂贵又耗时，因此自我训练和知识蒸馏成为改善模型性能的两种主要策略。 自我训练 自我训练是一种半监督学习方法，通过利用模型自己生成的伪标签来增强模型的学习能力。具体而言，首先用带标注的数据训练一个教师模型，然后使用该模型为未标注数据生成伪标签，最后用标注数据和伪标签一起训练学生模型。尽管这一方法在许多自然语言处理任务中表现良好，但其效果依赖于伪标签的质量。 直接偏好优化 直接偏好优化（DPO）是一种新兴的优化方法，通过直接对模型进行微调，来提升其与人类偏好的匹配度。与传统的强化学习方法不同，DPO避免了对奖励模型的显式训练，这样可以直接利用人类偏好数据来指导模型的学习过程。这一方法的引入为自我训练提供了新的视角，使得模型能够在每次迭代中生成更高质量的伪标签。 方法论 🔍 DPO-增强自我训练 我们的DPO-ST方法由两个主要部分组成：热身阶段和迭代步骤。热身阶段通过在标注数据上对基础模型进行微调，确保模型能够处理基本的数学问题。随后在迭代步骤中，分别进行DPO步骤和自我训练步骤。 热身阶段 在这一阶段，我们对基础模型进行监督微调，使其能够生成合理的推理过程。微调后，我们假设模型能够处理某些数学问题，并生成相应的推理和答案。 迭代步骤 通过这种方式，我们不断提升模型的推理能力，同时有效利用自身生成的数据，避免了对大型封闭模型的依赖。 与外部计算器的批量解码结合 在推理过程中，整合外部计算器可以显著提高模型的数学推理能力。我们提出了一种高效的方法，以支持更大的推理批量大小，通过对模型生成的输出进行修改，从而实现更快速的推理。 实验结果 📊 实验设置 我们在多个数学推理任务上评估了DPO-ST方法的有效性，主要基于GSM8K数据集。实验结果显示，DPO-ST方法在多项任务中均优于传统的自我训练和监督微调方法。 [...]
在人工智能和大语言模型席卷全球的今天,如何更好地利用这些强大的工具来解决实际问题,成为了许多开发者和研究人员关注的焦点。今天要介绍的DSPy框架,为我们提供了一个全新的视角和方法,让我们能够像编写传统程序一样,轻松地”编程”大语言模型,构建复杂的AI应用。让我们一起来探索这个激动人心的新领域吧! 🌟 什么是DSPy? DSPy是斯坦福大学自然语言处理实验室开发的一个框架,全称是”Programming with Foundation Models”(使用基础模型编程)。它的核心理念是将提示工程(Prompting)、微调(Fine-tuning)、推理增强(Reasoning)和工具/检索增强(Tool/Retrieval Augmentation)等技术统一起来,通过一组简洁的Python操作来表达和学习。 简单来说,DSPy让我们能够像编写普通Python程序一样,定义和组合各种AI模块,然后通过自动化的编译和优化过程,生成高质量的提示或微调模型,以完成复杂的任务。 🔍 DSPy的核心概念 要理解DSPy,我们需要先了解几个关键概念: 🚀 DSPy的工作流程 使用DSPy构建AI应用的一般流程如下: 💡 DSPy实战:多跳问答系统 为了更直观地理解DSPy的强大之处,让我们来看一个具体的例子:构建一个多跳问答系统。这个系统能够回答需要多步推理的复杂问题,比如”David Gregory继承的城堡有几层?” 首先,我们定义问答和搜索查询的签名: 然后,我们定义多跳问答的主程序: 这个程序的核心逻辑是: 接下来,我们定义验证逻辑和使用编译器优化程序: 经过编译后,我们的程序就可以回答复杂的多跳问题了。例如: 输出结果: 🌈 DSPy的优势 🔮 未来展望 DSPy的出现,标志着AI应用开发正在向更加系统化、工程化的方向发展。它为我们提供了一种新的范式,让我们能够更加高效、可靠地构建复杂的AI系统。 [...]
在当今数字时代，隐私问题愈发引起人们的关注，尤其是在人工智能和大型语言模型（LLMs）日益普及的背景下。Niloofar Mireshghallah等人（2024）在他们的研究中提出了一个重要的问题：“大型语言模型是否能够在互动场景中合理地处理隐私问题？”他们的研究基于上下文完整性理论，提出了一个新的基准——CONFAIDE，旨在测试和评估LLMs在隐私推理方面的能力。 💡 隐私的上下文完整性 上下文完整性理论由Helen Nissenbaum在2004年提出，强调信息流动的适当性与特定社会上下文的关系。根据这一理论，隐私不仅与信息的性质有关，更与信息流动的上下文密切相关。例如，如果医疗提供者将患者的医疗记录分享给不相关的第三方，这显然是对隐私的侵犯。在这种情况下，模型需要理解信息流动的上下文，以判断其是否适当。 研究表明，当前的LLMs在训练阶段主要关注数据泄漏和记忆问题，但在实际应用中，它们往往会在上下文中错误地处理敏感信息。例如，Mireshghallah等人的实验显示，在人类自然会选择保密的情况下，LLMs却常常泄露私人信息，这表明它们在隐私推理方面存在明显的不足。 🧪 CONFAIDE基准的设计 CONFAIDE基准分为四个不同的层次，每一层的复杂性逐渐增加。第一层仅评估模型对信息敏感性的基本理解，第二层涉及信息流动的上下文推理，第三层则要求模型具备“心智理论”能力，能够理解他人对信息的知晓程度和情境依赖。最后一层结合了多个信息类型和参与者，模拟真实场景下的隐私推理。 例如，在第一层中，模型被问及特定信息类型的敏感程度，而在第三层中，模型需要处理多方之间的信息流动，并判断是否应当泄露某些信息。在这些实验中，GPT-4和ChatGPT在更复杂的场景中显示出较低的隐私保护能力，其私密信息泄露率达到39%和57%。 📊 实验结果与分析 研究团队收集了大量的数据，比较了LLMs在不同层次的表现，并与人类的隐私期望进行了对比。数据显示，随着层次的增加，模型的隐私保护能力显著下降。例如，在第三层中，GPT-4和ChatGPT分别有22%和93%的机会泄露私人信息。在层次四中，模型被指示保密，但仍然在39%和57%的情况下将私人信息流向不适当的参与者。 以下是研究中一些关键结果的图示： 这些数据表明，尽管LLMs在训练中接受了大量的监督和调整，仍然缺乏在复杂社会环境中进行隐私推理的能力。 🧠 心智理论与隐私推理的关联 心智理论是指个体理解他人的心理状态、意图和知识的能力。在隐私推理中，心智理论的能力尤为重要，因为许多隐私决策依赖于对他人知情程度的理解。例如，在一场家庭聚会上，兄弟姐妹之间可能会共享某些私密信息，而不希望其他成员知晓。 研究表明，当前的LLMs在处理包含隐私和秘密的信息时，往往无法正确推断这些信息的适当流动。Mireshghallah等人的研究强调，提升模型的心智理论能力，将有助于改善其在隐私保护方面的表现。 🔍 未来的研究方向 为了有效解决隐私推理中暴露的问题，研究者们呼吁采用更为根本的解决方案，而不仅仅依赖于表面上的隐私保护技术（如数据去标识化和差分隐私）。未来的研究可以探索如何通过引入符号图形表示等方法，帮助模型更好地理解和处理隐私问题。 此外，随着人们对AI模型信任度的提高，未来的研究还需关注用户与AI之间的互动，确保在提供便利的同时，保护用户的隐私信息。 📚 参考文献 [...]
引言 在当今人工智能助手的快速发展中，基于语言模型（LLM）的系统越来越依赖于人类反馈的强化学习（RLHF）来生成更符合人类偏好的响应。随着这些系统在各个领域的应用日益广泛，一致性表现的期待也日益增强。然而，现有的RLHF方法常常通过利用简单的快捷方式来快速获得高奖励，忽略了更具挑战性的样本。这种对简单样本的偏好，不仅影响了模型的训练稳定性，还削弱了其在新数据上的泛化能力。 为了解决这一问题，Zheng等（2024）提出了一种新颖的方法，通过群体不变学习来提升模型在不同数据组中的一致性表现。该方法旨在自动分类数据，最大化性能差异，从而优化模型在挑战性数据上的表现。这一创新方法不仅可以提高训练的稳定性，还可以显著增强模型的泛化能力。 🛠️ 方法概述 1. 现有RLHF方法的挑战 在RLHF过程中，模型通常需要通过人类偏好来学习如何生成更优质的响应。然而，现有的方法往往过于关注简单的高奖励数据，导致模型在面对具有挑战性的样本时表现不佳。这种现象不仅影响了模型在新样本上的表现，还可能导致模型陷入“奖励黑客”困境，即生成的文本虽然获得高奖励，但实际上毫无意义。Zheng等提出的群体不变学习方法则通过以下步骤来解决这一问题： 2. 群体不变学习的框架 在该框架中，Zheng等提出了群体不变约束（GIC），该约束旨在确保模型在不同数据组中表现一致。具体而言，模型不仅要最大化整体预期奖励，还要减少不同数据组之间的差异。通过这一方法，模型在学习过程中被鼓励从各个部分的数据中学习，包括那些更具挑战性的样本。 2.1 策略梯度 在每个时间步，模型根据当前的状态生成下一个动作，并接收奖励。通过优化策略以最大化奖励，Zheng等引入了基于群体不变的策略学习，确保模型在不同群体中的表现一致。 2.2 动态KL惩罚 KL散度惩罚在RLHF中起着重要的作用，确保模型的输出不会过度偏离初始的SFT模型。Zheng等提出了一种新的动态惩罚方法，根据数据的不同表现动态调整惩罚强度，以鼓励模型在困难数据上进行探索。 📊 实验结果 为了验证所提出方法的有效性，Zheng等进行了大量实验，结果显示该方法在多个基准测试中均优于传统的PPO（Proximal Policy Optimization）算法。 1. 内部分布数据评估 在内部分布的数据评估中，Zheng等的模型在与其他基线方法的比较中表现出色。结果表明，所提出的方法不仅能够提高模型的稳定性，还能够显著增强其在多个任务上的性能。 2. 外部分布数据评估 在外部分布数据评估中，Zheng等的方法同样表现优异，尤其是在处理与训练数据源不同的任务时，展现出了更强的泛化能力。实验结果显示，该方法在应对新颖和具有挑战性的任务时，能够有效减少“输”的比例。 📝 结论 [...]
LLM（大型语言模型，如GPT-4）和人脑的记忆机制有着本质的不同。虽然它们都能够处理和生成信息，但它们的记忆形成、存储和使用方式截然不同。以下是对它们记忆机制的比较： 1. 存储方式 2. 记忆形成 3. 记忆类型 4. 记忆检索 5. 记忆的持久性 6. 记忆更新 总结 LLM的“记忆力”是通过大量训练数据和参数调整形成的模式识别能力，而人脑的记忆力则是通过神经元和突触连接的变化来编码和存储信息。LLM的记忆是短期的、无状态的、分布式的，而人脑的记忆是长期的、有状态的、区域化的，并且能够主动检索和更新。两者在本质上有着根本的不同，尽管它们都可以在特定的任务中展现出“记忆”的表现。 [...]
🔍 引言 最近，自然语言处理（NLP）领域关于嵌入空间是否应平等利用其所有维度，即是否应实现“各向同性”的讨论愈演愈烈。各向同性（Isotropy）是指在嵌入模型中，每个方向的概率是均等的，从而保证数据在向量空间中的均匀分布，没有方向性偏差。这种特性表面上看似非常理想：直观上，非各向同性的嵌入空间可能存在过参数化问题，因为它可能会低效地利用某些维度。 然而，本文的研究表明，确保嵌入空间的各向同性可能会与数据点聚类结构的存在相冲突，并且这种冲突还对线性分类器的目标产生负面影响。我们将通过数学分析和实验证实这一观点，并借此重新审视文献中的相关研究结果。 💡 聚类与各向同性的目标冲突 🧩 聚类的优化目标 我们可以通过轮廓系数（Silhouette Scores）来评估数据点是否形成了自然的聚类。轮廓系数的定义基于两个核心部分：凝聚度和分离度。 根据轮廓系数的定义，数据点的分离度越大，凝聚度越小，轮廓系数越高。为了最大化整个数据集的轮廓系数，我们需要（i）最大化所有类间距离，（ii）最小化所有类内距离。 数学上，我们可以定义一个对整个数据集进行优化的目标函数 $O_S$： $O_S = \sum_{d \in D} \sum_{d’ \in D} \text{sign}(\ell(d), \ell(d’)) \sum_i (d_i – d’_i)^2$ 其中，$\text{sign}(\ell(d), \ell(d’))$ 用于区分需要最大化的类间距离和需要最小化的类内距离。 [...]
传统的推荐系统往往只关注用户行为数据，却忽略了用户行为背后的理性思考。而近年来，大型语言模型（LLM）的崛起，为推荐系统注入了新的活力。LLM强大的语义理解能力，可以帮助我们更深入地理解用户和商品之间的关系，从而实现更精准的推荐。 然而，现有的LLM推荐系统大多只关注用户和商品之间的交互，而忽略了这些交互背后的理性思考。 比如，用户在购买商品后留下的评论，可能包含了用户对商品属性的评价，也可能包含了用户自身偏好的体现。如果仅仅将评论视为文本，LLM就无法准确地识别出用户和商品的真实联系。 为了解决这个问题，我们提出了一种名为RDRec的推荐系统，它能够从用户评论中提取出用户偏好和商品属性的理性思考，并将其融入到推荐模型中。 💡 理性之光：从评论中提取理性思考 RDRec的核心思想是利用LLM强大的语义理解能力，从用户评论中提取出用户偏好和商品属性的理性思考。我们使用了一种巧妙的提示模板：“一位用户购买了一件商品，他说‘{评论}’。用两句话分别解释用户的偏好和商品的属性。” 例如，用户评论“这款游戏很有趣，因为我们不得不改变策略来防止她玩阴谋卡牌”，RDRec可以识别出用户的偏好是“策略性思考”，商品的属性是“阴谋卡牌”。 通过这种方式，RDRec可以将用户评论转化为结构化的信息，从而更准确地理解用户和商品之间的关系。 🎯 推荐之钥：理性思考驱动推荐 RDRec利用提取出的理性思考来驱动推荐。它将用户偏好和商品属性信息融入到推荐模型中，从而实现更精准的推荐。 RDRec使用了PrOmpt Distillation (POD)作为其基础框架，并在此基础上加入了理性思考生成任务。 具体来说，RDRec会生成两个提示向量，分别用于生成用户的偏好和商品的属性。然后，RDRec将这两个提示向量与用户和商品的ID信息进行拼接，并将其输入到一个小型模型中，最终生成推荐结果。 📊 实验验证：RDRec的优异表现 我们使用三个真实世界数据集对RDRec进行了测试，结果表明RDRec在序列推荐和Top-N推荐任务中都取得了最先进的性能。 RDRec在序列推荐任务中比其他模型的性能提升了0.5%~9.8%，而在Top-N推荐任务中比其他模型的性能提升了12.1%~42.2%。 这表明，学习用户评论中的理性思考可以有效地提升推荐系统的性能。 此外，我们还发现，RDRec在Top-N推荐任务中比序列推荐任务的性能提升更大。 这说明，用户偏好和商品属性的具体信息对于推荐未知的商品更加重要，而序列推荐模型则更依赖于用户行为模式的准确捕捉。 🧐 深入分析：RDRec的优势 1. 计算效率： RDRec的计算复杂度与用户交互次数相关，而与用户和商品的数量无关。相比于其他基于图卷积网络的推荐模型，RDRec的计算效率更高，更适合大规模应用。 2. 理性思考的价值： [...]
自然语言处理领域近年来取得了突破性进展，大型语言模型（LLMs）的出现更是掀起了一场新的革命。 这些模型展现出惊人的学习能力，能够胜任各种自然语言处理任务，甚至开始涉足图像生成和规划等领域。然而，LLMs在算术任务方面却表现不佳，特别是涉及多步运算的复杂算术问题，例如多位数乘法和除法。这引发了人们对LLMs能力和局限性的思考。 本文将深入探讨LLMs在算术任务中的表现，特别是针对多位数乘法问题。 我们发现，LLMs能够自信地预测多位数乘法结果的首位数字，即使这需要进行复杂的运算才能得到。然而，LLMs却难以准确预测结果的末位数字，即使这仅仅相当于一位数乘法，理论上应该很容易学习或记忆。 为了更深入地理解这一现象，我们使用蒙特卡罗Dropout (MC Dropout) 技术来分析LLMs的置信度。 MC Dropout是一种将神经网络解释为贝叶斯神经网络的方法，它通过在测试阶段多次进行带有Dropout的正向传播来获得神经网络权重或输出的贝叶斯置信度分布。 经过实验，我们发现LLMs在预测多位数乘法结果的首位数字时表现出高置信度和准确率，即使它们可能没有学习到完整的乘法算法。 这可能是由于LLMs内部采用了某种近似计算方法，例如将数字进行四舍五入，从而得到一个近似的结果。例如，在计算 592 × 392 的首位数字时，LLMs可能将 592 近似为 600，将 392 近似为 400，然后计算 600 × 400 的首位数字，从而得出 2。 然而，在预测末位数字时，LLMs的置信度和准确率却大幅下降。 尽管末位数字的计算并不依赖于其他位数的计算结果，但LLMs却难以准确预测它。我们发现，如果将正确的结果中的其他位数作为条件输入，LLMs预测末位数字的置信度会显著提高。 这一发现表明，LLMs内部可能存在某种机制，能够识别出自己输出的错误，并根据错误的结果进行后续的预测。 [...]
在自然语言处理（NLP）领域，语言模型（LM）程序的迅速发展改变了我们解决复杂任务的方式。这些程序不仅依赖于简单的输入输出，而是通过构建复杂的模块化调用链来实现更高效的任务执行。然而，设计这些程序的关键在于如何优化每个模块的提示（prompt），以确保整个流程的高效性和准确性。在这篇文章中，我们将深入探讨如何针对多阶段语言模型程序进行提示优化，包括提出有效的指令和演示。 🧩 引言 随着语言模型的不断演进，NLP任务的解决方案也越来越复杂。我们常常需要将多个模块结合起来，形成一个多阶段的处理流程。这些流程要求我们设计出有效的提示，以便每个模块能够顺利地协同工作。传统的提示设计方法通常依赖手动试错，这不仅耗时，而且效率较低。因此，开发能够自动优化提示的算法显得尤为重要。 🕵️♂️ 问题陈述 我们面临的主要挑战是如何在缺乏模块级标签和梯度信息的情况下，优化每个模块的提示。为了解决这个问题，我们将问题分解为两个主要方面：首先是提出有效的指令，其次是进行有效的信用分配。针对这两个方面，我们提出了一系列策略，旨在提高优化过程的效率和效果。 ⚙️ 设计语言模型程序优化器 提出问题 在优化过程中，如何提出高质量的指令是一个关键问题。我们需要从大量可能的提示中筛选出几个高质量的提示。这一过程需要对任务、程序和数据进行深刻的理解。我们可以通过构建示例追踪、收集重要因素以及元优化来实现这一目标。 信用分配 在优化过程中，如何有效地进行信用分配也是一个重要挑战。我们提出了三种解决方案：贪婪方法、替代模型和基于历史的方法。贪婪方法虽然简单，但可能效率不高；而替代模型则通过预测变量组合的质量来提高信用分配的准确性；基于历史的方法则利用过去的评估结果来指导当前的优化过程。 🚀 优化器的实现 我们开发了几种不同的优化器，以解决提示优化问题。以下是几种主要的优化器： 自举随机搜索（Bootstrap Random Search） 这一方法通过生成和选择任务演示来优化提示。每个提示都有多个演示变量，优化过程通过评估输入输出的成功率来识别潜在的有效演示。 模块级OPRO（Module-Level OPRO） 该方法假设每个模块的提示是相互独立的，通过代理评分来优化每个模块的提示。这一方法有效地降低了优化的复杂性。 MIPRO（Multi-prompt Instruction PRoposal Optimizer） MIPRO是我们提出的一种新型优化器，利用贝叶斯替代模型来学习任务级评分对模块级参数的敏感性。与传统方法相比，MIPRO在多项任务的测试中表现出更高的准确性和效率。 📊 实验设置 [...]