评估大型语言模型：追求真正的推理

大型语言模型真的能推理吗？深入探究复杂推理

人工智能世界对 GPT-4 和 Claude 等大型语言模型 (LLM) 感到兴奋不已。但这些模型真的能推理吗？还是它们只是模仿人类语言的令人印象深刻的鹦鹉？

这篇博文深入探讨了 LLM 推理的复杂世界，探索了基准、方法以及对具有批判性思考能力的人工智能的持续追求。

基准测试推理：

衡量法学硕士的推理能力是一项艰巨的任务。我们需要超越简单文本生成并深入研究需要逻辑思维、解决问题和理解复杂关系的任务的基准。

GSM8K基准测试专注于数学思维链推理，提供了宝贵的见解。GPT-4 目前在该基准测试中占据主导地位，其表现明显优于 65B LLaMA 和 text/code-davinci-002 等其他模型。Claude 是唯一能够在性能上与 GPT 相媲美的模型系列。

规模的力量：

模型的大小似乎对其推理能力起着至关重要的作用。较小的模型（如 FlanT5 11B 和 LLaMA 7B）落后，这表明复杂的推理可能是较大模型的固有特性。

通过训练提高推理能力：

法学硕士 (LLM) 课程采用了多种技术来增强推理能力：

• 预训练：将模型暴露于海量数据集可以使其学习一般知识和模式。
• 监督微调：使用标记示例对特定推理任务进行训练的模型有助于提高其性能。
• 从人类反馈中进行强化学习 (RLHF)：用于生成类似人类的推理输出的奖励模型可以改进其决策过程。

代码推理联系：

有趣的是，对法学硕士进行代码培训似乎对他们的推理能力产生了积极影响。这强化了代码和推理紧密交织的假设。

提示工程与模型行为：

先进的提示工程技术可以显著影响 LLM 推理性能。精心设计提示来引导模型的思维过程可以产生更准确、更有见地的输出。分析模型在复杂推理任务中的行为可以深入了解其决策机制。

评估推理：思维链中心：

思维链中心是一个合作项目，致力于标准化各种基准和任务中 LLM 推理性能的评估。该计划旨在提供一个全面的框架来评估和比较不同模型的推理能力。

结论：

法学硕士正在快速发展，在各个领域展现出令人印象深刻的能力。虽然它们还不能达到人类水平的推理能力，但持续的研究和开发工作正在突破可能的界限。寻找能够真正批判性思考的人工智能仍然是一个令人着迷且充满挑战的前沿。