推理，作為復(fù)雜問題解決中的關(guān)鍵能力，在各種現(xiàn)實(shí)世界場景中發(fā)揮著核心作用，如談判、醫(yī)療診斷和刑事調(diào)查，在人工通用智能（AGI）領(lǐng)域中也是一種基本的方法論。

隨著基礎(chǔ)模型的持續(xù)發(fā)展，人們越來越關(guān)注大模型在推理任務(wù)中的能力。

最近，十二家機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，介紹了為推理任務(wù)設(shè)計(jì)或適用的一些開創(chuàng)性基礎(chǔ)模型，并突出了在各種推理任務(wù)、方法和評估標(biāo)準(zhǔn)方面的最新進(jìn)展。

論文地址: https://arxiv.org/abs/2312.11562

論文倉庫: https://github.com/reasoning-survey/Awesome-Reasoning-Foundation-Models

此外，論文還深入探討了推理能力在基礎(chǔ)模型中出現(xiàn)的潛在未來方向，以及多模態(tài)學(xué)習(xí)、自主代理和超級對齊在推理背景下的相關(guān)性。

通過探討這些未來研究方向，研究人員希望激發(fā)研究者們對這一領(lǐng)域的探索興趣，促進(jìn)基礎(chǔ)模型在推理方面的進(jìn)一步發(fā)展，并為AGI的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

引言

該論文全面概述了基礎(chǔ)模型在推理任務(wù)中的當(dāng)前狀態(tài)和未來潛力。推理在解決各種現(xiàn)實(shí)世界復(fù)雜問題中的有著核心作用，尤其是在人工通用智能（AGI）的背景下。

研究人員深入探討了一些開創(chuàng)性的基礎(chǔ)模型，這些模型被提出或可用于推理，聚焦于各種推理任務(wù)、方法論和基準(zhǔn)測試的最新進(jìn)展，深入探討這些發(fā)展可能采取的未來方向。

論文討論了多模態(tài)學(xué)習(xí)、自主代理和超級對齊在推理背景下的相關(guān)性，旨在激發(fā)此領(lǐng)域的進(jìn)一步研究和發(fā)展。

基礎(chǔ)模型在各個領(lǐng)域，包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和多模態(tài)任務(wù)中顯示出了顯著的效果。

然而，越來越多的人對這些模型是否能展示出類似人類的推理能力感興趣。

論文旨在通過提供一個系統(tǒng)而全面的調(diào)查來解決這一問題，重點(diǎn)關(guān)注近期在多模態(tài)和交互式推理方面的進(jìn)展，這更接近于模仿人類的推理風(fēng)格。

論文概述了推理在人工智能中的重要性以及基礎(chǔ)模型在推進(jìn)這一領(lǐng)域中的潛力，希望能提供對使用基礎(chǔ)模型進(jìn)行推理的全面理解，以及它們當(dāng)前的能力、局限性和未來可能性，為人工通用智能的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

研究背景

論文定義了推理，這對于確立其余部分的范圍和背景至關(guān)重要。

論文討論了推理的多方面特性，認(rèn)識到其在不同人工智能應(yīng)用中的作用。

論文涵蓋了推理的各個方面，如哲學(xué)、邏輯、自然語言處理（NLP）以及不同類型的推理，包括演繹推理、溯因推理和歸納推理。

此外，文中還探討了數(shù)學(xué)表達(dá)，包括命題邏輯、謂詞邏輯、集合論、圖論、條件概率和形式系統(tǒng)。

此外，論文討論了基礎(chǔ)模型及其近期進(jìn)展，深入研究了語言基礎(chǔ)模型和語言提示、視覺基礎(chǔ)模型和視覺提示，以及這些模型的整合以增強(qiáng)視覺任務(wù)；背景部分還涉及多模態(tài)基礎(chǔ)模型，強(qiáng)調(diào)它們在推理中的潛在應(yīng)用。

通過提供這一全面的背景，論文為更詳細(xì)探索人工智能中實(shí)現(xiàn)和進(jìn)一步發(fā)展推理鋪平了道路，特別是通過使用基礎(chǔ)模型。這一基礎(chǔ)工作對于理解當(dāng)前人工智能推理的狀態(tài)和未來潛力至關(guān)重要，有助于推進(jìn)人工智能（AGI）的更廣泛目標(biāo)  。

概念：推理任務(wù)

首先，論文探討了在人工智能基礎(chǔ)模型背景下的各種推理任務(wù)，包括常識推理，數(shù)學(xué)推理， 邏輯推理，因果推理，視覺推理，聽覺推理，多模態(tài)推理，代理推理等等，每個任務(wù)代表了推理的一個獨(dú)特方面，展示了這一領(lǐng)域的多樣性和復(fù)雜性。以下是這些推理任務(wù)的詳細(xì)介紹：

常識推理：涉及到基于日常對世界的了解并進(jìn)行推斷。

常識推理對于人工智能來說至關(guān)重要，以解釋、預(yù)測并按照人類的期望行事。這里的任務(wù)是使模型能夠掌握人類認(rèn)為顯而易見的直觀知識，如社會規(guī)范或物理法則。

數(shù)學(xué)推理：這個任務(wù)側(cè)重于人工智能解決數(shù)學(xué)問題的能力，需要理解數(shù)學(xué)概念、符號，并具備進(jìn)行計(jì)算的能力。

這是對模型邏輯和分析能力的測試，特別是在解決方程、證明定理或解釋圖表和數(shù)據(jù)方面。

邏輯推理：邏輯推理是關(guān)于應(yīng)用正式邏輯規(guī)則以得出結(jié)論。

它涉及的任務(wù)，如三段論，從前提推導(dǎo)出結(jié)論，并需要深入理解邏輯結(jié)構(gòu)并正確應(yīng)用它們。

因果推理：這里的重點(diǎn)是理解因果關(guān)系。因果推理對于預(yù)測結(jié)果、理解復(fù)雜系統(tǒng)以及基于不同行動可能的影響做出決策至關(guān)重要。它涉及識別因果聯(lián)系并理解一個方面的變化如何影響另一個方面。

視覺推理：這個任務(wù)結(jié)合了視覺感知和推理能力。它涉及解釋和從視覺數(shù)據(jù)（如圖像或視頻）中進(jìn)行推斷。這可以包括識別物體、理解場景以及從視覺線索中推斷出關(guān)系或故事。

聽覺推理：與視覺推理類似，聽覺推理是關(guān)于理解和從聽覺數(shù)據(jù)中進(jìn)行推斷。它涉及的任務(wù)，如語音識別，理解口語中的情境和情感，以及解釋非語言的聽覺線索，如音調(diào)或節(jié)奏。

多模態(tài)推理：多模態(tài)推理涉及整合并理解來自多種模態(tài)的信息，如文本、圖像和音頻。這對于人工智能來說至關(guān)重要，以理解和互動在一個信息以各種形式出現(xiàn)的世界。它需要能夠跨這些不同數(shù)據(jù)類型進(jìn)行合理的結(jié)合和推理。

代理推理：這指的是由自主代理執(zhí)行的推理。它涉及在動態(tài)環(huán)境中的決策制定、規(guī)劃和學(xué)習(xí)。代理推理對于機(jī)器人或自主車輛等應(yīng)用至關(guān)重要，人工智能需要在實(shí)時中導(dǎo)航、與環(huán)境互動并做出決策。

這些推理任務(wù)共同代表了人工智能基礎(chǔ)模型正在開發(fā)中處理的廣泛認(rèn)知能力。每個任務(wù)都提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)，并需要不同的方法，反映了人類智力和推理的多面性。

方法：基礎(chǔ)模型

文中概述了在基礎(chǔ)模型中使用的幾種關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)對于推進(jìn)人工智能推理能力至關(guān)重要。每種技術(shù)在提高這些模型的性能和適用性方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

以下是對這些基礎(chǔ)模型技術(shù)的詳細(xì)介紹：

預(yù)訓(xùn)練：預(yù)訓(xùn)練是一種基本技術(shù)，模型最初在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，然后針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。

這個過程允許模型學(xué)習(xí)廣泛的通用知識和技能，隨后可以適應(yīng)更專業(yè)的應(yīng)用。預(yù)訓(xùn)練通常涉及使用大量的文本、圖像或其他數(shù)據(jù)類型的語料庫，以賦予模型對世界的廣泛理解。

微調(diào)：在預(yù)訓(xùn)練之后，微調(diào)會調(diào)整模型以適應(yīng)特定任務(wù)或數(shù)據(jù)集。這個過程涉及額外的訓(xùn)練，通常在較小的、特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行。微調(diào)會將預(yù)訓(xùn)練期間獲得的通用知識調(diào)整到特定應(yīng)用的細(xì)微差別和需求上，提高模型在該任務(wù)上的性能。

對齊訓(xùn)練：這種技術(shù)旨在使模型的輸出與特定目標(biāo)或價值觀保持一致，特別是那些反映道德標(biāo)準(zhǔn)或用戶偏好的目標(biāo)或價值觀。對齊訓(xùn)練對于確?；A(chǔ)模型以對人類有益且可接受的方式行事至關(guān)重要，尤其是在道德至關(guān)重要的情景中。

專家混合模型（MoE）：專家混合是一種不同模型部分專注于不同任務(wù)或數(shù)據(jù)類型的方法。這種技術(shù)允許更高效和有效的處理，因?yàn)槟Ｐ椭械拿總€「專家」都可以處理它最適合的問題方面。MoE可以提高性能和計(jì)算效率。

上下文學(xué)習(xí)：情境學(xué)習(xí)是指模型在不需要顯式重新訓(xùn)練的情況下，從其輸入中呈現(xiàn)的新信息中學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力。這是一種少量樣本或零樣本學(xué)習(xí)的形式，模型使用查詢中提供的上下文來理解和適當(dāng)響應(yīng)，展示出靈活性和適應(yīng)性。

自主代理：這種技術(shù)涉及開發(fā)可以作為自主代理運(yùn)作的模型，實(shí)時與環(huán)境互動并從中學(xué)習(xí)。自主代理旨在做出決策、采取行動，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整，模擬在動態(tài)和復(fù)雜環(huán)境中的智能行為。

這些技術(shù)共同促進(jìn)了人工智能基礎(chǔ)模型的多功能性和有效性。它們使這些模型能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，適應(yīng)特定任務(wù)，與人類價值觀保持一致，專注于各個領(lǐng)域，從上下文中學(xué)習(xí)，并自主運(yùn)作。每種技術(shù)都涉及學(xué)習(xí)和推理的不同方面，使基礎(chǔ)模型在廣泛的情景中更加強(qiáng)大和適用。

展望：挑戰(zhàn)、局限、風(fēng)險與未來

對人工智能中基礎(chǔ)模型所面臨的挑戰(zhàn)、局限性和風(fēng)險進(jìn)行了深入的討論。這種批判性分析對于理解這些先進(jìn)模型的當(dāng)前邊界和潛在陷阱至關(guān)重要。以下是對這些方面的詳細(xì)介紹：

幻覺：基礎(chǔ)模型的一個重大挑戰(zhàn)是它們傾向于生成看似合理但實(shí)際上是錯誤或無意義的信息，通常被稱為「幻覺」。這些錯誤在需要高精度和可靠性的應(yīng)用中特別成問題，如醫(yī)學(xué)診斷或法律咨詢。

上下文長度問題：基礎(chǔ)模型常常難以處理長篇上下文。這一局限性影響了它們理解和推理長文檔或?qū)υ挼哪芰?，這對于任務(wù)至關(guān)重要，如總結(jié)長篇文章或在延長互動中保持連貫對話。

多模態(tài)學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)：盡管基礎(chǔ)模型在多模態(tài)學(xué)習(xí)（整合文本、圖像、音頻等）方面顯示出潛力，但有效地結(jié)合這些不同數(shù)據(jù)類型仍然具有挑戰(zhàn)性。準(zhǔn)確解釋和關(guān)聯(lián)跨模態(tài)信息的復(fù)雜性是一個重大障礙。

效率和成本：基礎(chǔ)模型的培訓(xùn)和部署是資源密集型的，需要大量的計(jì)算能力和能源。這引發(fā)了關(guān)于成本、可訪問性和環(huán)境影響的擔(dān)憂，尤其是考慮到越來越大型模型的趨勢。

偏好對齊：確?；A(chǔ)模型與人類的價值觀和偏好保持一致是一個復(fù)雜的挑戰(zhàn)。這不僅涉及技術(shù)考慮，還涉及倫理和社會因素，因?yàn)椴煌幕蛡€人可能有不同的期望和標(biāo)準(zhǔn)。

多語言支持：開發(fā)有效支持多種語言的基礎(chǔ)模型，尤其是低資源語言，是一個重大挑戰(zhàn)，這一局限性影響了這些模型的全球適用性和公平性。

安全性和可靠性：確?；A(chǔ)模型的安全性和可靠性，特別是在高風(fēng)險情景中，是一個主要關(guān)切。這包括防止有害輸出、確保抵御敵對打擊的能力，以及在多樣化和不可預(yù)測的環(huán)境中保持穩(wěn)健性。

隱私問題：在培訓(xùn)基礎(chǔ)模型中使用大規(guī)模數(shù)據(jù)引發(fā)了隱私問題。確保數(shù)據(jù)保密性和用戶隱私，特別是在處理敏感個人信息時，至關(guān)重要。

可解釋性和透明性：基礎(chǔ)模型通常作為「黑盒」運(yùn)作，可解釋性有限。理解這些模型如何得出特定決策或輸出具有挑戰(zhàn)性，這使得診斷錯誤、確保公平性和建立用戶信任變得復(fù)雜。

倫理和社會影響：基礎(chǔ)模型的部署具有廣泛的倫理和社會影響，包括潛在的就業(yè)置換、加強(qiáng)偏見以及對信息傳播和消費(fèi)的影響, 這些影響至關(guān)重要。

總結(jié)

本篇綜述闡明了基礎(chǔ)模型在推理領(lǐng)域的演變路徑，展示了從初始階段到當(dāng)前進(jìn)展的復(fù)雜性和有效性的明顯提升。盡管作者認(rèn)可數(shù)據(jù)驅(qū)動思維所取得的顯著進(jìn)步，但客觀地認(rèn)識大型模型的優(yōu)勢與局限性至關(guān)重要。

在這種背景下，強(qiáng)調(diào)提高其可解釋性和安全性的重要性變得迫切必要。作者還注意到，在本文調(diào)研的所有論文中，關(guān)于如何將基礎(chǔ)模型的推理能力持續(xù)推進(jìn)到超人類水平（例如贏得國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽獎牌或甚至解決開放性數(shù)學(xué)問題）尚未達(dá)成共識。

總之，雖然基礎(chǔ)模型在推理任務(wù)中提供了激動人心的可能性，但用批判性的視角來看待它們的發(fā)展和應(yīng)用至關(guān)重要。承認(rèn)基于大型語言模型（LLM）的推理所面臨的挑戰(zhàn)、局限性和風(fēng)險是至關(guān)重要的。通過這樣做，我們可以在這一領(lǐng)域促進(jìn)負(fù)責(zé)任和深思熟慮的進(jìn)步，確保構(gòu)建出健壯可靠的推理系統(tǒng)。