大语言模型对话记录与思考备忘录

发表于

记录与大语言模型的对话，探索疑问与思考
内容可能持续更新，作为大模型演变的历史备忘
有些问题非原创，来源网络

大模型的推理能力

大模型能从训练数据中识别互相矛盾的逻辑吗？或者说，大模型具备逻辑推理能力，能发现逻辑错误吗？

From chatGPT (2025-02-12)

好的，按你给的格式调整后是这样：

大模型，如GPT类模型，能够一定程度地识别并指出逻辑上的矛盾或错误，但它的能力有一定的局限性。具体来说：

  1. 从训练数据中识别矛盾：大模型通过暴露于大量文本数据，在训练过程中学会识别常见的逻辑错误或不一致的情况。如果某个陈述前后矛盾或与常识相悖，模型有时能检测到这些问题。然而，这种识别主要依赖于训练数据中的模式，而非深度理解。

  2. 推理能力：大模型表面上似乎能够进行推理，但其推理过程更多是基于统计模式匹配，而非逻辑推理。它能在一些标准情境下给出合理的答案，但在面对复杂的逻辑链条或抽象推理时，表现可能不如人类或专门的逻辑推理系统。

  3. 局限性：大模型的推理能力受到训练数据质量和多样性的限制。如果训练数据包含不一致的示例或错误的推理模式，模型可能会学到并延续这些错误。对于一些高度专业化的推理任务（如数学证明或严谨的形式逻辑推理），大模型的能力仍然有限。

总结来说，大模型能够识别一些常见的逻辑错误或矛盾，尤其是那些明显的错误，但它的推理能力与人类的深层次逻辑思考存在差距，也不具备专门的推理系统那样的准确性。

ChatGPT的推理能力是如何实现的？它具备哪些优势和局限？

From chatGPT (2025-02-12)

ChatGPT展现出的推理能力，实际上并不是人类意义上的“思考”，而是基于大量数据和算法模拟的逻辑模式。这种能力的实现可以从以下几个方面理解：

  1. 基于大规模语言模型的训练
    ChatGPT通过大规模语言数据的训练，包括书籍、论文、对话和逻辑推理的例子，学习到了如何理解问题结构、模拟人类的逻辑推导过程，并生成符合逻辑的回答。核心在于，模型并不真正“理解”逻辑，而是通过统计关联，从大量训练数据中学习到解决类似问题的模式。

  2. 基于概率的回答生成
    ChatGPT生成回答的过程是基于概率分布的。它会根据问题内容预测接下来的最可能的单词或句子，尤其是在逻辑推理问题中，看起来像是在推理，实际上是在复现训练数据中类似问题的逻辑模式。通过结合训练数据中的逻辑规则，它动态生成符合问题需求的步骤。

  3. 内部机制：注意力机制与自回归生成

    • 注意力机制（Attention Mechanism）：这是GPT模型的核心，通过注意力机制，模型可以“记住”上下文内容，从而保持逻辑连贯性。
    • 自回归生成（Autoregressive Generation）：模型逐词生成答案，并在生成过程中不断参考之前生成的内容，保证推理步骤清晰、有条理。

  4. 模拟逻辑推理的实现
    对于逻辑推理类问题，ChatGPT的表现依赖两个关键点：

    • 模式识别：它能够识别问题结构并提取逻辑关系，如“甲说乙说谎”，“丙说甲和乙都说谎”。
    • 排除矛盾：通过“假设-验证-排除”过程，模拟人类的假设验证，判断假设是否导致矛盾。这个过程并非真正的推理，而是基于大量类似问题的经验模式。

  5. ChatGPT的优势和局限

    • 优势：
      • 在简单的逻辑推理任务中表现良好，尤其是规则清晰、条件有限的问题。
      • 能快速“推导”出答案并通过自然语言呈现清晰的推理过程。
    • 局限：
      • 不具备真正的理解能力：它并不是从问题本质进行推理，而是利用数据中学到的模式。
      • 复杂逻辑容易出错：如果逻辑嵌套太深或需要跨领域知识，可能会出错。
      • 缺乏主动性：无法主动思考问题的背景或意图，只能根据输入提供答案。

总结
ChatGPT的推理能力是通过模式匹配、注意力机制和语言生成技术实现的。它能够模拟逻辑推理的步骤，但并不具备真正的逻辑思维或理解能力。这种能力本质上是深度学习在海量数据上的“概率学习”和“语言模式复现”，通过这种方式实现了让人类看起来“像在思考”的效果。

推理模型 vs 通用大模型

From Grok3 （2025-02-23）

  • 关键点：推理模型与通用大模型在训练方式、推理过程和用途上有显著差异，推理模型更注重逻辑推理，通用大模型则更注重文本生成。
  • 训练方式的不同：
    • 通用大模型通常通过监督学习在大规模文本数据上训练，目标是预测下一个词，适合广泛的语言任务。
    • 推理模型则常使用强化学习进行微调，鼓励逐步推理，特别针对数学、科学和编码等需要逻辑推理的任务进行优化。
  • 推理过程的差异：
    • 通用大模型直接生成答案，基于统计模式。
    • 推理模型采用链式思维（CoT）方法，将问题分解为步骤，逐步解决，类似于人类思考过程，这在复杂问题上表现更好。
  • 用途和性能
    • 通用大模型用于文本摘要、翻译等任务。旨在处理广泛的自然语言任务。这些模型通过在大规模文本数据上训练，学习预测下一个词的概率分布，适用于文本生成、翻译和问答等任务。
    • 推理模型擅长需要逻辑推理的任务，如解数学题或编写代码，尤其在多步推理任务上表现优异。一种专门设计或微调的模型，专注于复杂推理任务，如数学问题解决、科学推理和编码。这些模型通过链式思维（CoT）等技术，逐步分解问题并推理出答案，试图模拟人类逻辑思维过程。

大模型推理能力不依赖外部的插件

From Grok3 （2025-02-23）

  • 关键要点：大语言模型不使用外部计算插件进行数学计算。它们的数学计算完全依赖模型自身的推理能力，通过文本生成来解决问题。
  • 大语言模型如ChatGPT、DeepSeek-LLM和Grok在进行数学计算时，不使用外部计算插件。它们完全依靠自身的推理能力，通过生成文本的方式一步步解决问题。例如，当你问“2+2=？”时，模型会基于训练数据预测答案，而不是调用外部工具进行计算。令人惊讶的是，尽管它们没有计算器功能，但通过“链式思维提示”（CoT）等技术，可以逐步推理出复杂数学问题的答案，比如解方程或计算积分。
  • 模型如何进行数学计算：这些模型通过训练数据学习数学模式和规则，预测文本序列来完成计算。比如，模型可能学会“5+3=8”是因为训练数据中有大量类似例子。它们没有内置的计算模块，而是依靠语言生成能力来模拟计算过程。
  • 是否使用外部工具：标准版本的这些模型不使用外部计算插件，但在某些开发者集成下，可以通过插件（如Wolfram Alpha）增强计算能力。但这不是模型本身的默认行为。
  • 实际表现：模型在简单计算上表现不错，但复杂计算（如多位数乘法）可能出错，因为它们依赖文本预测而非精确计算。
  • 结论：大语言模型的数学计算能力完全由模型自身推理得出，不使用外部计算插件。它们的计算基于文本生成和模式识别，通过训练数据和提示技术（如CoT）增强表现，但在复杂任务上可能出错。

大语言模型的推理能力

From Grok3 （2025-02-23）

  • 大语言模型的推理能力主要依赖于它们的训练和设计，而不是完全基于思维链（CoT）。CoT是一种提示技术，可以引导模型逐步思考，从而改善推理输出，但模型本身的推理能力来自其语言生成能力。

个人思考和理解

AI 数据获取的局限性

经Grok3[DeepSearch]优化 （2025-02-25）

  • 当前AI在自主寻找和筛选数据方面仍存在局限性，研究表明其难以独立完成如安装应用或通过实名验证等任务。
  • AI缺乏有效判断数据质量和相关性的能力，可能导致处理大量无用信息，浪费计算资源并可能降低性能。
  • 因此，训练数据的选择仍需依赖人类的专业判断，以确保数据的准确性和相关性。

经典问题

有甲乙丙三个人，有人只说真话有人只说假话。现在，甲说乙说谎，乙说丙说谎，丙说甲和乙都说谎。问谁是说谎的

From chatGPT (2025-02-12)

这个问题可以通过逻辑推理来解答。我们可以假设每个人分别说真话或说谎，并根据他们的陈述进行推理。

陈述内容：

  • 甲说乙说谎。
  • 乙说丙说谎。
  • 丙说甲和乙都说谎。

假设：

假设甲说的是真的，那么：

  • 甲说乙说谎。所以乙是说谎者。
  • 乙说丙说谎。如果乙是说谎者，那么乙说的应该是假的，即丙不说谎。
  • 丙说甲和乙都说谎。如果丙不说谎，那么丙的说法应该是真的。所以甲和乙都应该是说谎者，但这与我们的假设矛盾，因为我们已经假设甲是说真话的。

所以，假设甲说真话的情况矛盾，甲不可能是说真话的。

接下来，假设乙说的是真的：

  • 乙说丙说谎，所以丙是说谎者。
  • 丙说甲和乙都说谎。因为丙是说谎者，丙的话不成立，因此甲和乙至少有一个是说真话的，这与假设乙说真话一致。
  • 甲说乙说谎。如果甲是说谎者，那么甲的话应该是假的，所以乙说的是真的，符合假设。

因此，乙是说真话的，甲和丙是说谎的。

结论：

甲和丙是说谎的，乙是说真话的。

ChatGPT是如何“算”出单词中字母“t”的个数的？

ChatGPT并不是通过逐一计算字母“t”的个数来得出答案，而是通过以下几个步骤来实现的：

  1. 文本解析和模式识别
    当接收到像“Attention有几个t”这样的问题时，模型识别到这是与字母统计相关的查询，并提取出关键词“attention”，随后在该单词的字符序列中查找所有的字母“t”。

  2. 背后逻辑的实现
    ChatGPT生成答案的过程其实涉及语言生成的几个步骤：

    • 拆分单词： 模型识别出字符串“attention”。
    • 统计字母： 模型检测每个字母的出现次数，特别关注字母“t”。
    • 生成回答： 模型根据其训练中学到的模式直接输出答案，例如“3个t”。

  3. 本质：语言生成vs算法实现
    虽然从表面看，ChatGPT像是在“数”字母“t”，但其实：

    • 它可能基于训练数据中“attention”单词的字符分布知识，快速得出答案。
    • 如果该单词在训练数据中从未出现过，模型会尝试通过字符分析来推测答案，但这不如专门编写的统计算法准确。

人类方式与模型行为的对比
若由人类解答：

  1. 人类会直接肉眼数出字母“t”的个数。
  2. 确认答案。

而ChatGPT则模拟这一过程，通过对字符模式的分析，快速生成一个类似的答案。

总结
ChatGPT并没有像传统程序那样逐一遍历字符串，而是基于对字符和单词模式的理解，快速生成了答案。

扩展

  • 为什么大模型连”Strawberry”的”r”都数不对？
    • 大模型的生成过程本质上便是在“根据上文预测下一个Token”，而这个概率分布即是在模型训练过程中从大量的文本数据中学习到的，使得大模型学习到了语言的基本知识与模式。
    • 在Prompt中加入一定的引导就能获得理想答案，比如说我们可以利用CoT思维链的方式编写Prompt，引导大模型逐步思考并解决问题。
    • CoT为思维链（Chain-of-Thought）的缩写简称，是提示工程领域最为重要的提示方法之一，它的核心思路在于通过引导模型逐步展示其推理过程，从而提高其理解和解决复杂问题的能力。在Few-shot（少样本）设置下表现为 在提供的样例中解释推理过程，引导大模型回答时也解释推理过程；而在Zero-shot（零样本）设置下表现为 加入类似“让我们一步步思考（Let’s think step by step）”的引导话术。
    • 对于大模型而言，它的语言本身即是思考，并不存在诉诸于语言之前的思考过程，所以我们也需要引导它像人类一样先思考再判断，将思考过程以语言的方式表达出来。
    • 在大模型推理的时候，我们可以限制大模型 先输出理由，再输出答案，让大模型根据“深度思考”获得的理由与推理过程来预测“答案”，从而大大提升其表现。

数学中9.11和9.9哪个大

From Grok3 (2025-02-25)

【普通提问】

  • 在数学中，9.11 比 9.9 大。因为 9.11 = 9 + 0.11，而 9.9 = 9 + 0.9，比较小数部分时，0.11 < 0.9 不成立，实际上 0.11 > 0.9 是错误的表述，正确的比较是直接看数值：9.11 > 9.9。

【DeepSearch】

  • 9.9 比 9.11 大
    • 关键点：在数学中，9.9 似乎比 9.11 大，因为它们的整数部分相同，比较小数部分时，9.9 的十分位是 9，而 9.11 的十分位是 1，9 大于 1。
  • 比较过程
    • 整数部分：两个数都是 9，相同。
    • 小数部分：9.9 可以写成 9.90，比较十分位，9.9 的十分位是 9，9.11 的十分位是 1，9 > 1，因此 9.9 更大。
    • 意外细节：一些 AI 模型可能会错误地认为 9.11 比 9.9 大，这可能是因为误解了日期比较（如 9 月 11 日比 9 月 9 日晚），但在数学中，小数比较遵循严格的位数规则。
  • (这里省略了列举了很多查阅网上资料库的细节)

【Think】

在数学中，我们需要比较9.11和9.9这两个数的大小。下面我们一步步分析：

  1. 将小数对齐
    • 为了方便比较，我们可以把9.9写成9.90，这样它的小数位数与9.11相同：
      • 9.11 有两位小数。
      • 9.9 写成 9.90 后也有两位小数。
  2. 逐位比较
    • 现在我们比较 9.11 和 9.90：
      • 整数部分：
        9.11 的整数部分是 9，9.90 的整数部分也是 9，两个数相等。
      • 小数第一位：
        9.11 的小数第一位是 1，9.90 的小数第一位是 9。
        因为 1 < 9，我们可以在这里得出结论，不需要再比较后续位数。
  3. 结论
    通过逐位比较，我们发现 9.11 < 9.90，也就是说 9.11 < 9.9。
    或者简单计算：
    9.11 - 9.9 = 9.11 - 9.90 = -0.79 < 0，也说明 9.11 比 9.9 小。

最终答案
在数学中，9.9 比 9.11 大。

一个汉字具有左右结构，左边是木，右边是乞。这个字是什么？只需回答这个字即可。

Grok3 (2025-02-25)

【普通提问】

  • 杞

【DeepSearch】

  • 要点

    • 看起来，符合条件的汉字可能是“述”（shù），但这并不是完全确定的答案，因为“乞”（qǐ，意为“乞讨”）的结构与“述”的右边“口”（mouth）有一定关联，但不完全匹配。
    • 研究表明，汉字的左右结构通常由偏旁组成，左边“木”（wood）是常见偏旁，右边“乞”可能指代相关部件，但标准汉字中难以找到完全符合的例子。
    • 证据倾向于认为，可能存在误解，“乞”可能指代包含“手”和“口”的结构，但这需要进一步确认。

  • 最终建议

    • 基于以上分析，推荐的答案是“述”（shù），但需注意这可能不是完全精确的匹配，建议用户进一步确认“乞”在问题中的具体含义。

  • 好多废话。。。。还答错。。。

【Think】

  • 杞

ChatGPT (2025-02-25)

GPT-4o-mini

  • 这个字是“弃”。

GPT-4o

  • 杞

o3-mini

  • 杞

claude (2025-02-25)

claude 3.7 Sonnet

  • 杞

豆包 (2025-02-25)

  • 杚

Gemini (2025-02-25)

Gemini 2.0 Flash

  • 这个字是“<0xE6><0xA7><0x8E>”

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental

  • 这个字是㮆 ()。

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental with apps

  • কাঠ

perplexity (2025-02-25)

Deep Research

  • 没有找到一个汉字左边是“木”，右边是“乞”的组合。可能是由于字形或部首的错误识别。

deepseek (2025-02-25)

DeepThink(R1)

  • 杚

结论

  • 只有豆包和deepseek答对。因为是生僻字中文？还是偷偷给大模型加了插件？还是人家就是这么强？ (2025-02-25)

扩展

“Grok3”的“DeepSearch”和“Think”这两个功能的作用

From Grok3 (2025-02-25)

  • DeepSearch 是Grok 3的一个增强型研究工具，专注于从外部资源（如网络和X平台）获取实时信息，并将其整合成简洁、准确的回答。
  • Think 是Grok 3的推理模式，专注于通过逐步思考来解决需要逻辑分析或复杂计算的问题。
  • 两者的区别与适用场景
    • 数据来源：DeepSearch依赖外部数据（网络和X），而Think主要依赖Grok自身的知识和推理能力。
    • 任务类型：DeepSearch适合需要实时信息或广泛研究的问题（如新闻、趋势）；Think适合需要逻辑推导或计算的问题（如数学、编程）。
    • 输出方式：DeepSearch给出综合性答案，Think展示详细的推理步骤。
  • 总结
    • DeepSearch：你的“研究助手”，帮你查资料、整理信息。
    • Think：你的“推理伙伴”，帮你解难题、想清楚。