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AI推理新挑战:隐式链式思维真的比得上显式推理吗?

作者: AMiner AI

时间: 2024-12-10 10:17

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大模型(LLM)是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构,如转化器,这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

2022年底,OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGPT,由于其优秀的表现,ChatGPT 及其背后的大型语言模型迅速成为人工智能领域的热门话题,吸引了广大科研人员和开发者的关注和参与。

今日精选了5篇LLM领域的优秀论文,为了方便大家阅读,只列出了论文标题、AMiner AI综述等信息。

1.该研究探讨了大型语言模型在隐式推理过程中的表现。尽管已有研究显示,通过链式思维(Chain-of-Thought)可以显著提升模型处理复杂任务的能力,但这种方法带来的推理速度减缓和计算成本增加促使研究者尝试隐式链式思维方法,该方法不需要模型明确生成中间步骤。然而,这种方法的效果与传统的显式链式思维方法相比仍有差距。研究通过实验验证了隐式链式思维是否真的等同于显式链式思维。实验结果表明,在执行隐式链式思维时,大型语言模型很少考虑中间步骤,而是可能仅依赖经验而非严格的逐步推理。此外,研究发现大型语言模型的隐式推理能力易受影响且不稳定,进一步强调了显式链式思维对于有效支持复杂任务的重要性。

链接:LLMs Do Not Think Step-by-step in Implicit Reasoning - AMiner

2.本文对深度强化学习在自动驾驶领域的研究进行了综述。随着深度表示学习的进展,强化学习领域已经成为一个强大的学习框架,能够在高维环境中学习复杂的策略。本文总结了深度强化学习算法,并提供了自动化驾驶任务分类,其中已应用(D)RL方法,同时解决了自动驾驶代理在现实世界部署中的关键计算挑战。此外,本文还概述了与行为克隆、模仿学习、逆强化学习等相邻领域,这些领域相关但不是经典的强化学习算法。讨论了模拟器在训练代理中的作用,以及验证、测试和增强现有解决方案的方法。

链接:Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey - AMiner

3.该研究提出了一种新的学习方法,名为自我解释学习(LSX),其灵感来源于人类心理学中关于自我解释对学习过程益处的发现。LSX结合了自我精炼AI和人类指导的解释性机器学习特点。在这种方法中,学习模型不仅要优化原始预测任务,还要根据内部评判模型的解释性反馈进行优化。如果内部评判模型能够基于这些解释执行相同的任务,那么学习者的解释就被认为是“有用的”。研究介绍了LSX的重要组件,并通过三种不同的示例实例进行了广泛的实验评估。结果表明,自我解释学习在多个层面上都有所改进:在模型泛化、减少混杂因素的影响以及提供更相关和真实可靠的模型解释方面。这项工作证明了在AI模型的 learning 阶段中自我解释的潜力。

链接:Learning by Self-Explaining - AMiner

4.本文提出了一种新型神经网络结构,名为归一化Transformer(nGPT),并在超球面上进行表示学习。在nGPT中,构成嵌入向量、多层感知器(MLP)、注意力矩阵和隐藏状态的所有向量均进行了单位范数归一化。输入的标记流在超球面表面上移动,每一层都会向目标输出预测方向贡献一个位移。这些位移由MLP和注意力模块定义,而这些模块的向量组件也位于同一超球面上。实验结果表明,nGPT学习速度更快,能够将达到相同准确度所需的训练步骤减少4到20倍,具体取决于序列长度。

链接:Ngpt: Normalized Transformer with Representation Learning on the Hypersphere - AMiner

5.本文提出了一种名为SAMURAI的视觉跟踪算法,它是基于Segment Anything Model 2 (SAM 2)模型改进的。SAMURAI通过融合时间运动线索和一种新的运动感知记忆选择机制,有效预测物体运动并优化遮罩选择,实现了无需重新训练或微调即可达到稳健、准确的视觉对象跟踪。该算法能够在实时环境中运行,并在多种标准数据集上展示了强大的零样本性能,表明其具备良好的泛化能力。在评估中,SAMURAI相比现有跟踪器在成功率与精确度上都有显著提升,并在LaSOT数据集上达到了与完全监督方法相媲美的结果,显示了其在复杂场景中的鲁棒性及其在动态环境下的实际应用潜力。相关代码和结果已公开。

链接:SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory - AMiner

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