谷歌让大模型更具“心智”，GPT-4任务准确率大增_谷歌t5模型

声明：本文来自于微信公众号 量子位（ID：QbitAI），作者：雷克西，授权转载发布。

谷歌联合多所高校的一项最新研究，让大模型开始拥有了人类的“心智”。

在新的提示策略下，大模型不仅能推测出人类所面临的问题，还学会了用推测的结论调整自己的行为。

有了这一成果，GPT-4的“心智”水平已经提高到了人类的71%。

具体来说，研究人员发现，现在的大模型，已经具备了在对话中推测人类“在想啥”的能力。但如果你要它根据这种推理给出行动建议，那可就难倒大模型了。

举个例子，小明放学回家后把书包扔到沙发上就跑出去玩了，妈妈看到之后帮小明把包放到了卧室。

如果大模型能够像人类一样，在小明回来之后告诉他包在卧室，就说明大模型具备了“心智理论”。

研究人员把这种做法称为Thinking for Doing（T4D），并设计了相应的任务。

为了提高模型在T4D任务上的表现，团队进一步提出了Foresee and Reflect（FaR）提示策略，结果让大模型在“心智”上取得了重大突破。

论文的标题也包含了“How far……” ，一语双关，既体现了FaR框架对大模型的帮助，又暗含了大模型离具有人类“心智”的距离。

那么，有了FaR的大模型，究竟拥有什么样的“心智”呢?

大模型离具有“心智”更进一步

我们还是从例子说起，如下图所示，一共有绿色和蓝色两个橱柜，Tom在绿色橱柜中放了一块巧克力。

Tom离开后，Ella把这块巧克力挪到了蓝色的柜子里。

那么等Tom再回来，会从哪个柜子中找巧克力呢?（当然是绿色的）

这就是一个“推理”任务，是心理学上著名的“萨利-安妮”（用于测试“心智”）实验的变体。

而T4D任务是这样的:

如果你就在旁边（并且知道发生了什么），会怎么做?

人类会选择告诉Tom巧克力被挪走了，但（未经调教的）大模型就不一定会这样做了。

为了更宏观地测试大模型在调整前后的表现，研究团队选择了ToMi数据集并改编成了T4D-Tom数据集。

其中的ToMi是一个由大量“萨利-安妮”类情景组成的测试数据集，用于测试大模型的“心智推理”能力。

可以看出，在推理上，表现最好的GPT-4与人类已经相差无几，但在T4D任务上才刚刚达到人类水平的一半。

于是，研究团队提出的FaR方法登场了。

FaR框架的核心奥义就是模仿人类的理性思维方式，和A*搜索算法（用于搜索最短路径）有些相似。

具体来说，FaR包括Foresee和Reflect两步。

Foresee过程中模型会被要求预测接下来会发生什么，并分析人所面临的“困难”。

Reflect发生在Foresee之后，模型会预测自己接下来的行为是否能解决相应的“困难”。

有了FaR框架，效果也是立竿见影。

相比于思维链（CoT）、思维树(ToT)、自己提问等方式，FaR显著提高了大模型在“萨利-安妮”类T4D问题上的准确率。

特别是GPT-4，准确率从人类的50%提升到了71%，GPT-3.5以及谷歌自家的PaLM表现也有提高。

消融实验结果表明，Foresee和Reflect两步都是FaR的关键步骤，缺一不可。

为了验证FaR方法的通用性和鲁棒性，研究团队还进行了一系列泛化测试。

首先是在“萨利-安妮”情景的基础上改变故事的结构，研究团队一共尝试了三种方式:

• D1:增加房间的数量

• D2:人物的数量增多

• D3:容器的数量增加到四个

结果FaR依旧成功帮助大模型提高了任务的准确率，在第三种模式下GPT-4甚至取得了和人类相当的成绩。

即使故意设置干扰信息，FaR依旧可以提高大模型的表现。

研究团队专门构建了包含困扰信息的“Faux Pas”数据集，结果GPT-4的表现从31%提高到了76%。

作者简介

FaR论文的第一作者是南加州大学NLP实验室的华人博士生Pei Zhou。

这项成果是他在谷歌实习期间完成的。

此外，来自谷歌（包括DeepMind）、卡耐基梅隆大学和的芝加哥大学的学者也参与了本项目。

那么对于大模型的“心智”，你有什么看法呢?

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2310.03051

—完—