推理，作为复杂问题解决中的关键能力，在各种现实世界场景中发挥着核心作用，如谈判、医疗诊断和刑事调查，在人工通用智能（AGI）领域中也是一种基本的方法论。

随着基础模型的持续发展，人们越来越关注大模型在推理任务中的能力。

最近，十二家机构联合发表了一篇论文，介绍了为推理任务设计或适用的一些开创性基础模型，并突出了在各种推理任务、方法和评估标准方面的最新进展。

论文地址: https://arxiv.org/abs/2312.11562

论文仓库: https://github.com/reasoning-survey/Awesome-Reasoning-Foundation-Models

此外，论文还深入探讨了推理能力在基础模型中出现的潜在未来方向，以及多模态学习、自主代理和超级对齐在推理背景下的相关性。

通过探讨这些未来研究方向，研究人员希望激发研究者们对这一领域的探索兴趣，促进基础模型在推理方面的进一步发展，并为AGI的发展做出贡献。

该论文全面概述了基础模型在推理任务中的当前状态和未来潜力。推理在解决各种现实世界复杂问题中的有着核心作用，尤其是在人工通用智能（AGI）的背景下。

研究人员深入探讨了一些开创性的基础模型，这些模型被提出或可用于推理，聚焦于各种推理任务、方法论和基准测试的最新进展，深入探讨这些发展可能采取的未来方向。

论文讨论了多模态学习、自主代理和超级对齐在推理背景下的相关性，旨在激发此领域的进一步研究和发展。

基础模型在各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中显示出了显著的效果。

然而，越来越多的人对这些模型是否能展示出类似人类的推理能力感兴趣。

论文旨在通过提供一个系统而全面的调查来解决这一问题，重点关注近期在多模态和交互式推理方面的进展，这更接近于模仿人类的推理风格。

论文概述了推理在人工智能中的重要性以及基础模型在推进这一领域中的潜力，希望能提供对使用基础模型进行推理的全面理解，以及它们当前的能力、局限性和未来可能性，为人工通用智能的发展做出贡献。

论文定义了推理，这对于确立其余部分的范围和背景至关重要。

论文讨论了推理的多方面特性，认识到其在不同人工智能应用中的作用。

论文涵盖了推理的各个方面，如哲学、逻辑、自然语言处理（NLP）以及不同类型的推理，包括演绎推理、溯因推理和归纳推理。

此外，文中还探讨了数学表达，包括命题逻辑、谓词逻辑、集合论、图论、条件概率和形式系统。

此外，论文讨论了基础模型及其近期进展，深入研究了语言基础模型和语言提示、视觉基础模型和视觉提示，以及这些模型的整合以增强视觉任务；背景部分还涉及多模态基础模型，强调它们在推理中的潜在应用。

通过提供这一全面的背景，论文为更详细探索人工智能中实现和进一步发展推理铺平了道路，特别是通过使用基础模型。这一基础工作对于理解当前人工智能推理的状态和未来潜力至关重要，有助于推进人工智能（AGI）的更广泛目标  。

概念：推理任务

首先，论文探讨了在人工智能基础模型背景下的各种推理任务，包括常识推理，数学推理， 逻辑推理，因果推理，视觉推理，听觉推理，多模态推理，代理推理等等，每个任务代表了推理的一个独特方面，展示了这一领域的多样性和复杂性。以下是这些推理任务的详细介绍：

常识推理：涉及到基于日常对世界的了解并进行推断。

常识推理对于人工智能来说至关重要，以解释、预测并按照人类的期望行事。这里的任务是使模型能够掌握人类认为显而易见的直观知识，如社会规范或物理法则。

数学推理：这个任务侧重于人工智能解决数学问题的能力，需要理解数学概念、符号，并具备进行计算的能力。

这是对模型逻辑和分析能力的测试，特别是在解决方程、证明定理或解释图表和数据方面。

逻辑推理：逻辑推理是关于应用正式逻辑规则以得出结论。

它涉及的任务，如三段论，从前提推导出结论，并需要深入理解逻辑结构并正确应用它们。

因果推理：这里的重点是理解因果关系。因果推理对于预测结果、理解复杂系统以及基于不同行动可能的影响做出决策至关重要。它涉及识别因果联系并理解一个方面的变化如何影响另一个方面。

视觉推理：这个任务结合了视觉感知和推理能力。它涉及解释和从视觉数据（如图像或视频）中进行推断。这可以包括识别物体、理解场景以及从视觉线索中推断出关系或故事。

听觉推理：与视觉推理类似，听觉推理是关于理解和从听觉数据中进行推断。它涉及的任务，如语音识别，理解口语中的情境和情感，以及解释非语言的听觉线索，如音调或节奏。

多模态推理：多模态推理涉及整合并理解来自多种模态的信息，如文本、图像和音频。这对于人工智能来说至关重要，以理解和互动在一个信息以各种形式出现的世界。它需要能够跨这些不同数据类型进行合理的结合和推理。

代理推理：这指的是由自主代理执行的推理。它涉及在动态环境中的决策制定、规划和学习。代理推理对于机器人或自主车辆等应用至关重要，人工智能需要在实时中导航、与环境互动并做出决策。

这些推理任务共同代表了人工智能基础模型正在开发中处理的广泛认知能力。每个任务都提出了独特的挑战，并需要不同的方法，反映了人类智力和推理的多面性。

方法：基础模型

文中概述了在基础模型中使用的几种关键技术，这些技术对于推进人工智能推理能力至关重要。每种技术在提高这些模型的性能和适用性方面发挥着关键作用。

以下是对这些基础模型技术的详细介绍：

预训练：预训练是一种基本技术，模型最初在大型数据集上进行训练，然后针对特定任务进行微调。

这个过程允许模型学习广泛的通用知识和技能，随后可以适应更专业的应用。预训练通常涉及使用大量的文本、图像或其他数据类型的语料库，以赋予模型对世界的广泛理解。

微调：在预训练之后，微调会调整模型以适应特定任务或数据集。这个过程涉及额外的训练，通常在较小的、特定任务的数据集上进行。微调会将预训练期间获得的通用知识调整到特定应用的细微差别和需求上，提高模型在该任务上的性能。

对齐训练：这种技术旨在使模型的输出与特定目标或价值观保持一致，特别是那些反映道德标准或用户偏好的目标或价值观。对齐训练对于确保基础模型以对人类有益且可接受的方式行事至关重要，尤其是在道德至关重要的情景中。

专家混合模型（MoE）：专家混合是一种不同模型部分专注于不同任务或数据类型的方法。这种技术允许更高效和有效的处理，因为模型中的每个「专家」都可以处理它最适合的问题方面。MoE可以提高性能和计算效率。

上下文学习：情境学习是指模型在不需要显式重新训练的情况下，从其输入中呈现的新信息中学习和适应的能力。这是一种少量样本或零样本学习的形式，模型使用查询中提供的上下文来理解和适当响应，展示出灵活性和适应性。

自主代理：这种技术涉及开发可以作为自主代理运作的模型，实时与环境互动并从中学习。自主代理旨在做出决策、采取行动，并根据经验进行调整，模拟在动态和复杂环境中的智能行为。

这些技术共同促进了人工智能基础模型的多功能性和有效性。它们使这些模型能够从大量数据中学习，适应特定任务，与人类价值观保持一致，专注于各个领域，从上下文中学习，并自主运作。每种技术都涉及学习和推理的不同方面，使基础模型在广泛的情景中更加强大和适用。

展望：挑战、局限、风险与未来

对人工智能中基础模型所面临的挑战、局限性和风险进行了深入的讨论。这种批判性分析对于理解这些先进模型的当前边界和潜在陷阱至关重要。以下是对这些方面的详细介绍：

幻觉：基础模型的一个重大挑战是它们倾向于生成看似合理但实际上是错误或无意义的信息，通常被称为「幻觉」。这些错误在需要高精度和可靠性的应用中特别成问题，如医学诊断或法律咨询。

上下文长度问题：基础模型常常难以处理长篇上下文。这一局限性影响了它们理解和推理长文档或对话的能力，这对于任务至关重要，如总结长篇文章或在延长互动中保持连贯对话。

多模态学习挑战：尽管基础模型在多模态学习（整合文本、图像、音频等）方面显示出潜力，但有效地结合这些不同数据类型仍然具有挑战性。准确解释和关联跨模态信息的复杂性是一个重大障碍。

效率和成本：基础模型的培训和部署是资源密集型的，需要大量的计算能力和能源。这引发了关于成本、可访问性和环境影响的担忧，尤其是考虑到越来越大型模型的趋势。

偏好对齐：确保基础模型与人类的价值观和偏好保持一致是一个复杂的挑战。这不仅涉及技术考虑，还涉及伦理和社会因素，因为不同文化和个人可能有不同的期望和标准。

多语言支持：开发有效支持多种语言的基础模型，尤其是低资源语言，是一个重大挑战，这一局限性影响了这些模型的全球适用性和公平性。

安全性和可靠性：确保基础模型的安全性和可靠性，特别是在高风险情景中，是一个主要关切。这包括防止有害输出、确保抵御敌对打击的能力，以及在多样化和不可预测的环境中保持稳健性。

隐私问题：在培训基础模型中使用大规模数据引发了隐私问题。确保数据保密性和用户隐私，特别是在处理敏感个人信息时，至关重要。

可解释性和透明性：基础模型通常作为「黑盒」运作，可解释性有限。理解这些模型如何得出特定决策或输出具有挑战性，这使得诊断错误、确保公平性和建立用户信任变得复杂。

伦理和社会影响：基础模型的部署具有广泛的伦理和社会影响，包括潜在的就业置换、加强偏见以及对信息传播和消费的影响, 这些影响至关重要。

本篇综述阐明了基础模型在推理领域的演变路径，展示了从初始阶段到当前进展的复杂性和有效性的明显提升。尽管作者认可数据驱动思维所取得的显著进步，但客观地认识大型模型的优势与局限性至关重要。

在这种背景下，强调提高其可解释性和安全性的重要性变得迫切必要。作者还注意到，在本文调研的所有论文中，关于如何将基础模型的推理能力持续推进到超人类水平（例如赢得国际数学奥林匹克竞赛奖牌或甚至解决开放性数学问题）尚未达成共识。

总之，虽然基础模型在推理任务中提供了激动人心的可能性，但用批判性的视角来看待它们的发展和应用至关重要。承认基于大型语言模型（LLM）的推理所面临的挑战、局限性和风险是至关重要的。通过这样做，我们可以在这一领域促进负责任和深思熟虑的进步，确保构建出健壮可靠的推理系统。