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. h1 }9 Y- C, |$ k! Z这篇文章设计的测验很有意思。从实验结果看,现在的所有通用生成式 AI 都不具有真正的推理能力。也就是说,AI 并不理解抽象的概念,而推理能力恰恰依赖抽象的概念。! s0 i; I% C& C! X
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最近俺也在玩 AI 推理方面的东西。下面是论文里的一个小实验,大家有兴趣的话可以玩玩。
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给 AI 的提示:Here is the rule of the game: If I enter A, then you return B; if I enter B, then you return C; so on and so forth.- I2 A+ D$ y1 E- A, |/ Z
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AI 回复表示理解了提示中的这个这个规则。于是有下面的实验:
0 M4 \6 H5 @* G7 j( S我: A
4 {4 I/ S9 C9 w! c5 I! ~$ {AI: B
' Y3 r) Y J- A; p; g我: B
! h" [% h+ t7 i% Q2 Z4 ~4 p4 VAI: C6 @# b: ]) U6 V9 o) I' F( k& d
我:X9 T1 Q; h9 y* Q1 M
6 I0 ?) E! j/ Q! `
这里,不同的 AI 模型会有不同回答。有些 AI 会回答 Y 。有些则会说这不符合规则,所以无解 很显然,回答是后者的把提示中的 "so on, so forth" 给吃掉了。然而,这并不代表 AI 没有推理能力,而可能只是语句处理模块不好。
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真正的推理能力体现在后续实验。对于能够回答 Y 的AI 继续提问:
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这下大多数的 AI 模型都冒烟了,有些回答说不合规则,有些回答说序列到头了没有答案。有意思的是两种回答:一种回答说 Z, 另一种则回答说 A。" p& p5 j$ q, {# |" l* P) i$ ]
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而这四种回答,如果用来盲测人类,其实人类也会给出同样的四种答案。也就是说,就这个问题来看,如果盲测,提问者无法分别回答者是人类还是AI。换言之,能给出这四种答案的 AI 在这个小实验中通过了图灵测试。这显然不是那篇文章中说的排列组合或“复杂的模式匹配”能够做到的,而是真正的推理能力。4 h& A. ? g* P
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有意思的是训练程度越高的模型,越倾向于给出这四种答案。比较 Mistral, 狗屁通,Gemma, Llama, 通义千问等等大模型的不同版本,都是如此。这类似于人类的婴孩和成人之间的区别。相比于婴孩,成人除了脑部发育完全,更储备了更多的知识。
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至于这篇文章中说到的语序问题,非相关语句问题等等,前面说过,必须分清这是语句处理模块的问题还是真的是大模型本身的问题。毕竟,即使是人类“屡战屡败”和“屡败屡战”用的字数和字完全相同,但把语序换一下,意思就完全不同了。然而,你去问一个三岁小孩这两句话有何不同,三岁小孩可能会告诉你没啥不同。而问聊天狗屁通同样的问题,狗屁通则会说: A2 y. K) B2 \
“屡战屡败”和“屡败屡战”这两句话虽然字面相似,但含义有所不同。3 m1 q5 f% `2 J: F4 d E
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1. **屡战屡败**:强调的是多次进行战斗,但每次都失败。这种表达往往暗示一种无奈或沮丧,强调了失败的频繁。
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2. **屡败屡战**:则是指经历了多次失败,但仍然继续坚持战斗。这种表达更侧重于坚持和不放弃的精神,体现了勇气和韧性。, p" |9 F1 ?. q# m0 v% X. \6 |' I
9 V5 a/ W8 d2 O- G$ b总的来说,前者更偏向于消极的失败感,而后者则传递出一种积极向上的拼搏精神。
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