基础模型推理能力全解析：从常识到多模态的最新进展

基础模型推理能力全解析：从常识到多模态的最新进展

推理是解决复杂问题的关键能力，在谈判、医疗诊断和刑事调查等各种现实环境中发挥着关键作用。随着大语言模型等基础模型的不断发展，人们越来越有兴趣探索它们在推理任务中的能力。本文将介绍基础模型在推理方面的最新进展，以及未来的研究方向。

引言

推理是人工智能的一个关键方面，其应用跨多个领域，如问题求解、定理证明、决策和机器人技术。《思考，快与慢》一书阐明了人类心智的双系统框架，由“系统1”（快速、直觉）和“系统2”（缓慢、逻辑）组成。推理作为“系统2”的关键功能之一，在人工智能领域发挥着至关重要的作用。

推理的类型

推理可以大致分为两种：形式语言推理和自然语言推理。

• 形式语言推理：通常应用于软硬件系统的形式验证、定理证明和自动推理等领域。
• 自然语言推理：实现更直观的人机交互，支持问题回答、信息检索、文本摘要和情感分析等任务。

基础模型的推理能力

自诞生以来，基础模型在各种领域展现出显著的效果，包括自然语言处理、计算机视觉和多模态任务。然而，对通用AI的兴趣，引发了关于基础模型是否能展现人类般的推理能力的争论。因此，对研究基础模型的推理能力的兴趣激增。

推理任务的类别

基础模型的推理任务可以分为多个类别，包括常识、数学、逻辑、因果、视觉、语音、多模态和具身推理等。

常识推理

常识推理涉及对日常知识的理解和应用。例如，下表展示了来自Social IQA的常识推理问题示例：

数学推理

数学推理涉及解决数学应用问题。例如：

逻辑推理

逻辑推理包括演绎、溯因和归纳推理。下图展示了这些推理方式的示意图：

基础模型的类别

基础模型主要可分为语言、视觉和多模态的类别，每一个都是一个积极研究的领域。

增强推理能力的方法

增强大语言模型逻辑推理能力的两种主要方法是上下文学习和微调：

多模态推理

多模态推理任务可以大致分为图像文本对齐、文本到图像生成、多模态到文本生成和多模态理解。当前的多模态基础模型主要涉及三种处理推理任务的关键技术，包括多模态指令调整、多模态上下文学习和LLM辅助视觉推理。

自主智体

自主智体利用LLM作为其数字大脑，掌握多种能力并拥有高水平的智力。智体可以接收一组不同的编码数据作为输入，并相应地构建或访问知识库和技能库。有了足够的知识和提示，智体就可以半自主地执行一系列任务。

挑战与未来方向

尽管基础模型在推理方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战，包括幻觉、上下文长度限制、多模态学习、效率和成本、人类偏好和多语言支持等。未来的研究方向包括安全和隐私、理解和透明、自动语言智体、科学推理和超对齐等。