推理，作為復雜問題解決中的關鍵能力，在各種現實世界場景中發揮著核心作用，如談判、醫療診斷和刑事調查，在人工通用智能（AGI）領域中也是一種基本的方法論。

隨著基礎模型的持續發展，人們越來越關注大模型在推理任務中的能力。

最近，十二家機構聯合發表了一篇論文，介紹了為推理任務設計或適用的一些開創性基礎模型，并突出了在各種推理任務、方法和評估標準方面的最新進展。

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模型中出現的潛在未來方向，以及多模態學習、自主代理和超級對齊在推理背景下的相關性。

通過探討這些未來研究方向，研究人員希望激發研究者們對這一領域的探索興趣，促進基礎模型在推理方面的進一步發展，并為AGI的發展做出貢獻。

引言

該論文全面概述了基礎模型在推理任務中的當前狀態和未來潛力。推理在解決各種現實世界復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性的基礎模型，這些模型被提出或可用于推理，聚焦于各種推理任務、方法論和基準測試的最新進展，深入探討這些發展可能采取的未來方向。

論文討論了多模態學習、自主代理和超級對齊在推理背景下的相關性，旨在激發此領域的進一步研究和發展。

基礎模型在各個領域，包括自然語言處理、計算機視覺和多模態任務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而全面的調查來解決這一問題，重點關注近期在多模態和交互式推理方面的進展，這更接近于模仿人類的推理風格。

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

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重要。

論文討論了推理的多方面特性，認識到其在不同人工智能應用中的作用。

論文涵蓋了推理的各個方面，如哲學、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，文中還探討了數學表達，包括命題邏輯、謂詞邏輯、集合論、圖論、條件概率和形式系統。

此外，論文討論了基礎模型及其近期進展，深入研究了語言基礎模型和語言提示、視覺基礎模型和視覺提示，以及這些模型的整合以增強視覺任務；背景部分還涉及多模態基礎模型，強調它們在推理中的潛在應用。

通過提供這一全面的背景，論文為更詳細探索人工智能中實現和進一步發展推理鋪平了道路，特別是通過使用基礎模型。這一基礎工作對于理解當前人工智能推理的狀態和未來潛力至關重要，有助于推進人工智能（AGI）的更廣泛目標  。

概念：推理任務

首先，論文探討了在人工智能基礎模型背景下的各種推理任務，包括常識推理，數學推理， 邏輯推理，因果推理，視覺推理，聽覺推理，多模態推理，代理推理等等，每個任務代表了推理的一個獨特方面，展示了這一領域的多樣性和復雜性。以下是這些推理任務的詳細介紹：

常識推理：涉及到基于日常對世界的了解并進行推斷。

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

數學推理：這個任務側重于人工智能解決數學問題的能力，需要理解數學概念、符號，并具備進行計算的能力。

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據方面。

邏輯推理：邏輯推理是關于應用正式邏輯規則以得出結論。

它涉及的任務，如三段論，從前提推導出結論，并需要深入理解邏輯結構并正確應用它們。

因果推理：這里的重點是理解因果關系。因果推理對于預測結果、理解復雜系統以及基于不同行動可能的影響做出決策至關重要。它涉及識別因果聯系并理解一個方面的變化如何影響另一個方面。

視覺推理：這個任務結合了視覺感知和推理能力。它涉及解釋和從視覺數據（如圖像或視頻）中進行推斷。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系或故事。

聽覺推理：與視覺推理類似，聽覺推理是關于理解和從聽覺數據中進行推斷。它涉及的任務，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，如音調或節奏。

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

代理推理：這指的是由自主代理執行的推理。它涉及在動態環境中的決策制定、規劃和學習。代理推理對于機器人或自主車輛等應用至關重要，人工智能需要在實時中導航、與環境互動并做出決策。

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

方法：基礎模型

文中概述了在基礎模型中使用的幾種關鍵技術，這些技術對于推進人工智能推理能力至關重要。每種技術在提高這些模型的性能和適用性方面發揮著關鍵作用。

以下是對這些基礎模型技術的詳細介紹：

預訓練：預訓練是一種基本技術，模型最初在大型數據集上進行訓練，然后針對特定任務進行微調。

這個過程允許模型學習廣泛的通用知識和技能，隨后可以適應更專業的應用。預訓練通常涉及使用大量的文本、圖像或其他數據類型的語料庫，以賦予模型對世界的廣泛理解。

微調：在預訓練之后，微調會調整模型以適應特定任務或數據集。這個過程涉及額外的訓練，通常在較小的、特定任務的數據集上進行。微調會將預訓練期間獲得的通用知識調整到特定應用的細微差別和需求上，提高模型在該任務上的性能。

對齊訓練：這種技術旨在使模型的輸出與特定目標或價值觀保持一致，特別是那些反映道德標準或用戶偏好的目標或價值觀。對齊訓練對于確保基礎模型以對人類有益且可接受的方式行事至關重要，尤其是在道德至關重要的情景中。

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或數據類型的方法。這種技術允許更高效和有效的處理，因為模型中的每個「專家」都可以處理它最適合的問題方面。MoE可以提高性能和計算效率。

上下文學習：情境學習是指模型在不需要顯式重新訓練的情況下，從其輸入中呈現的新信息中學習和適應的能力。這是一種少量樣本或零樣本學習的形式，模型使用查詢中提供的上下文來理解和適當響應，展示出靈活性和適應性。

自主代理：這種技術涉及開發可以作為自主代理運作的模型，實時與環境互動并從中學習。自主代理旨在做出決策、采取行動，并根據經驗進行調整，模擬在動態和復雜環境中的智能行為。

這些技術共同促進了人工智能基礎模型的多功能性和有效性。它們使這些模型能夠從大量數據中學習，適應特定任務，與人類價值觀保持一致，專注于各個領域，從上下文中學習，并自主運作。每種技術都涉及學習和推理的不同方面，使基礎模型在廣泛的情景中更加強大和適用。

展望：挑戰、局限、風險與未來

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

幻覺：基礎模型的一個重大挑戰是它們傾向于生成看似合理但實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用中特別成問題，如醫學診斷或法律咨詢。

上下文長度問題：基礎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對話的能力，這對于任務至關重要，如總結長篇文章或在延長互動中保持連貫對話。

多模態學習挑戰：盡管基礎模型在多模態學習（整合文本、圖像、音頻等）方面顯示出潛力，但有效地結合這些不同數據類型仍然具有挑戰性。準確解釋和關聯跨模態信息的復雜性是一個重大障礙。

效率和成本：基礎模型的培訓和部署是資源密集型的，需要大量的計算能力和能源。這引發了關于成本、可訪問性和環境影響的擔憂，尤其是考慮到越來越大型模型的趨勢。

偏好對齊：確保基礎模型與人類的價值觀和偏好保持一致是一個復雜的挑戰。這不僅涉及技術考慮，還涉及倫理和社會因素，因為不同文化和個人可能有不同的期望和標準。

多語言支持：開發有效支持多種語言的基礎模型，尤其是低資源語言，是一個重大挑戰，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：確保基礎模型的安全性和可靠性，特別是在高風險情景中，是一個主要關切。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測的環境中保持穩健性。

隱私問題：在培訓基礎模型中使用大規模數據引發了隱私問題。確保數據保密性和用戶隱私，特別是在處理敏感個人信息時，至關重要。

可解釋性和透明性：基礎模型通常作為「黑盒」運作，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性，這使得診斷錯誤、確保公平性和建立用戶信任變得復雜。

倫理和社會影響：基礎模型的部署具有廣泛的倫理和社會影響，包括潛在的就業置換、加強偏見以及對信息傳播和消費的影響, 這些影響至關重要。

總結

本篇綜述闡明了基礎模型在推理領域的演變路徑，展示了從初始階段到當前進展的復雜性和有效性的明顯提升。盡管作者認可數據驅動思維所取得的顯著進步，但客觀地認識大型模型的優勢與局限性至關重要。

在這種背景下，強調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，在本文調研的所有論文中，關于如何將基礎模型的推理能力持續推進到超人類水平（例如贏得國際數學奧林匹克競賽獎牌或甚至解決開放性數學問題）尚未達成共識。

總之，雖然基礎模型在推理任務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展和應用至關重要。承認基于大型語言模型（LLM）的推理所面臨的挑戰、局限性和風險是至關重要的。通過這樣做，我們可以在這一領域促進負責任和深思熟慮的進步，確保構建出健壯可靠的推理系統。