OpenAI o1彻底带火慢思考和思维链(CoT)方法,但CoT在某些任务上反而会降低模型表现。 比如给生造的词分类任务,GPT-4在zero-shot提示下的准确率高达94%,换成CoT的准确率却断崖式下跌到64.4%。 内置CoT的o1-preview准确率更是只有57.7%。 CoT究竟会“搞砸”哪些任务,在学术界仍是一个悬而未决的问题。 现在,普林斯顿计算机系与心理系合作,确定了其中一些任务的特征:人类深思熟虑或被要求解释自己的思路时,也会降低在这些任务上的表现。 新论文“一步一步想,但小心脚下”已上传到arXiv。 心理学探索思维链掉链子原因 为了缩小要探索的范围,团队在CoT提示和人类进行语言思考之间进行了类比。 大模型和人类具能力有着根本不同,因此影响表现的约束因素也不同。如大模型的上下文长度很长,远远超出了人类的记忆限制。 因此,团队预计CoT将在以下情况下损害模型性能: (i) 深思熟虑会损害人类的表现 在实验中,选择了心理学文献中的6项任务,其中隐式统计学习、面部识别、包含异常的数据分类符合假设条件。 隐式统计学习(Implicit Statistical Learning)心理学研究发现,当包含统计模式的数据不用语言来描述时,人类可以更好地概括这些数据。 使用有限状态语法构建“人造单词”,参与者的任务是识别哪些单词属于同一类别。 人类参与者可以识别格式不正确的序列,但无法用语言表达他们判断的基础。 在几个开源和闭源模型上评估这项任务,发现与zero-shot提示相比,使用CoT提示时性能大幅降低。 面部识别(Facial Recognition) 另一类任务中语言思考会干扰视觉感知,称为语言遮蔽(verbal overshadowing)。 在实验中选用了经典的人脸识别任务,首先展示一个人脸照片,要求参与者从候选列表中找出同一个人。 人类参与者不说话直接选准确率更高,先描述看到的人脸再选的话面部识别能力反而受损。 多模态大模型的表现相似,当使用CoT提示时,所有模型性能都下降。其中较弱的模型倾向于回答“所有图像都是同一个人的”。 包含异常的数据分类(Classifying Data With Patterns That Contain Exceptions) 第三类任务设置比较复杂,其中包含一个陷阱。 有10辆不同的车需要分为A类和B类,每辆车有5个特征: 1个独特特征(车牌号,每辆车不同) 1个看起来有规律的特征,如颜色,但有20%的例外。 3个与分类无关的特征,如变速箱类型、座椅材质、车门数量 实际上只有车牌号才是最可靠的分类依据。 如果10辆车没有全部猜对,就会重新打乱顺序再来一轮,最多可以尝试15轮。 不用CoT提示时,模型很快就能记住每辆车的正确分类。使用CoT时,模型会陷入试图总结规律的思维定式,需要尝试的轮数增加。 和人类在被要求解释分类依据时的表现很像。 大模型和人类约束条件不同 同时,研究团队也找出三种,满足思考降低人类表现,但大模型使用CoT提示能提升性能的任务。 自然语言推理 空间直觉(涉及模型缺乏相关先验知识) 涉及工作记忆限制的任务 团队分析原因认为,模型和人类具有根本不同的能力,存在不同的约束条件影响其性能, 这是因为大模型拥有远超人类的工作记忆(上下文长度)和某些特定的逻辑推理能力。 换言之,CoT到底好不好用,还得具体情况具体分析。 这项研究更大的意义在于,将认知心理学与大模型之间建立了联系。 论文的讨论部分提出,心理学界几十年来积累的丰富文献中,或许还能找出更多推进大模型领域的见解。 论文地址: 本文来源:量子位 |
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