相信很多大家對世界模型又近了？MIT驚人研究：LLM已模擬現(xiàn)實世界，絕非隨機鸚鵡！還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

【新智元導讀】MIT CSAIL的研究人員發(fā)現(xiàn)，LLM的「內心深處」已經(jīng)發(fā)展出了對現(xiàn)實的模擬，模型對語言和世界的理解，絕不僅僅是簡單的「鸚鵡學舌」。也就說，在未來，LLM會比今天更深層地理解語言。

LLM離世界模型，究竟有多遠?

去年，MIT的一篇文章發(fā)現(xiàn)了驚人的結論:在LLM內部，存在一個世界模型。

LLM不僅學習了表面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，還學習了包括空間和時間等基本緯度的世界模型。

Llama-2-70B竟然能夠描繪出研究人員真實世界的文字地圖

不僅如此，MIT最近又發(fā)現(xiàn):在LLM的深處，發(fā)展出了一種對現(xiàn)實的模擬，它們對語言的理解，已經(jīng)遠遠超出了簡單的模仿!

論文地址:https://arxiv.org/abs/2305.11169

具體來說，MIT計算機科學和人工智能實驗室 （CSAIL）的兩名學者發(fā)現(xiàn)——

盡管只用「預測下一個token」這種看似只包含純粹統(tǒng)計概率的目標，來訓練LLM學習編程語言，模型依舊可以學習到程序中的形式化語義。

這表明，語言模型可能會發(fā)展自己對現(xiàn)實的理解，以此作為提高其生成能力的一種方式。

因此，LLM在未來的某一天，可能會比今天更深層次地理解語言。

目前這篇文章已被ICML2024接收，實驗所用代碼也已經(jīng)公布在GitHub上。

倉庫地址:https://github.com/charlesjin/emergent-semantics

沒有眼睛，LLM就「看」不到嗎?

如果讓GPT-4去聞一下被雨水浸濕的露營地的味道，它會禮貌地拒絕你。

不過，它仍然會給你一個詩意的描述:有新鮮的泥土香氣，和清爽的雨味，還有松樹或濕樹葉的痕跡。

GPT-4沒見過下雨，也沒有鼻子，但它能模仿大量訓練數(shù)據(jù)中存在的文本。

缺少一雙眼睛，是不是就意味著語言模型永遠無法理解「獅子比家貓更大」?

LLM能理解現(xiàn)實世界和各種抽象概念嗎?還是僅僅在「鸚鵡學舌」，純粹依靠統(tǒng)計概率預測下一個token?

LLM的工作原理，依舊是未解之謎。AI圈的大佬們，時不時就要因為這個問題展開一場論戰(zhàn)。

LeCun堅定認為，LLM的智能絕對被高估了!他最著名的論斷，就是那句「大語言模型不如家里養(yǎng)的貓」。

「貓可以記憶，可以理解物理世界，可以計劃復雜的行動，可以進行一定程度的推理，這實際上已經(jīng)比最大的模型要好了，意味著我們在概念層面有重要的缺失，無法讓機器像動物和人類一樣聰明。」

沒有感官，不耽誤ChatGPT為你描述各種氣味和圖片;沒有生活經(jīng)驗，很多用戶依舊「遇事不決，ChatGPT解決」;看起來完全沒有共情能力，Character.ai上的「心理學家」還是能俘獲美國一千萬青少年的心。

很多人將此解釋為純粹的統(tǒng)計現(xiàn)象，LLM只是在「鸚鵡學舌」，對大量訓練語料中存在的文本進行模仿，并不是像人類一樣擁有同等水平的智能或感知。

但現(xiàn)在，MIT的研究證明，并非如此!

LLM內部，絕對存在著對現(xiàn)實世界的理解。

LLM破解卡雷爾謎題，意味著什么

為了探究這個謎團，MIT CSAIL的研究者們，開發(fā)了一套小型卡雷爾謎題（Karel Puzzle）。

簡單介紹下，什么是卡雷爾謎題

其中包括讓模型用指令在模擬環(huán)境中控制機器人的行動。

卡雷爾語法規(guī)范

然后他們在訓練LLM學習一種特定的解決方案，但沒有演示其中的工作原理。

最后，作者提出了一種名為「探針」（probing）的機器學習技術，用于在模型生成新解決方案時，深入了解其中的「思維過程」。

研究者通過對隨機參考程序進行采樣來構建訓練示例，然后對5個隨機輸入進行采樣并執(zhí)行程序，以獲得相應的5個輸出。LM由交錯輸入和輸出組成的示例語料庫上進行下一個token預測訓練，然后是參考程序。在測試時，研究者向LM提供看不見的輸入輸出規(guī)范，并使用貪婪解碼來預測程序

在超過100萬個隨機謎題上進行訓練后，研究人員發(fā)現(xiàn)，模型自發(fā)地形成了對底層模擬環(huán)境的概念!盡管訓練期間，它們并沒有接觸過這方面的信息。

這個結果，不僅挑戰(zhàn)了我們對LLM的固有印象，也質疑了我們對思維過程本質的認知——

在學習語義的過程中，究竟哪些類型的信息才是必需的?

實驗剛開始時，模型生成的隨機指令幾乎無法運行;但完成訓練時，指令的正確率達到了92.4%。

論文一作Jin表示，「這是一個非常激動人心的時刻，因為我們認為，如果語言模型能以這種準確度完成任務，我們也會期望，它能理解語言的含義。」

「這給了我們一個起點，來探索LLM是否確實能理解文本，現(xiàn)在我們看到，模型的能力，遠不止于盲目地將單詞拼接在一起?！?/p>

打開LLM的大腦

在這項實驗中，Jin親眼目睹了這一進展。

LLM為什么會認為，這些指令指的是這個意思?

他發(fā)現(xiàn)，LLM已經(jīng)開發(fā)了自己的內部模擬，來模擬機器人如何響應每條指令而移動。

而隨著模型解決難題的能力越來越高，這些概念也就變得越來越準確，這就表明:LM開始理解指令了。

不久之后，LLM就能始終如一地將各部分正確地拼接在一起，形成工作指令。

通過不同的探針分類器測量的語義內容（綠色）

而為上述發(fā)現(xiàn)做出主要貢獻的，就是一種「思維探針」。

這是一種介入LLM思維過程的有效工具，論文將它稱為「probing」。

具體而言，LM的狀態(tài)中包含輸入和生成程序的純語法層面的記錄，但probe似乎可以學習理解其中的抽象解釋。

實際的實驗中，作者首先構建LLM的狀態(tài)跟蹤數(shù)據(jù)集，再用標準的監(jiān)督學習方法訓練一個小型模型作為探針，比如線性分類器或2層MLP。

訓練后半段當前和接下來兩個抽象狀態(tài)的語義內容（1層MLP）

然而，其中一個重要的問題在于，必須將probe和模型實際的思考過程或生成的指令進行分離。

雖然探針的唯一目的，只是「進入LLM的大腦」，但如果它也為模型做了一些思考，該怎么辦呢?

研究者需要確保的是，LLM能夠獨立于探針理解指令，而不是由探針根據(jù)LLM對語法的掌握來推斷機器人的動作。

想象一下，有一堆編碼LLM思維過程的數(shù)據(jù)，其中probe的角色就像一名取證分析師。

我們把這堆數(shù)據(jù)交給了分析師，告訴ta:「這是機器人的動作，試著在這堆數(shù)據(jù)中，找出機器人是怎么動的?！狗治鰩煴硎?，自己知道這堆數(shù)據(jù)中的機器人是怎么回事。

但是，假如這堆數(shù)據(jù)只是對原始指令進行了編碼，而分析人員已經(jīng)想出了一些巧妙的方法來提取指令，并按照指令進行相應的操作呢?

在這種情況下，LLM就根本沒有真正了解到這些指令的含義。

為此，研究者特意做了一個巧妙的設計:它們?yōu)槟Ｐ痛蛟炝艘粋€「奇異世界」。

在這個世界中，probe的指令含義被反轉了，比如「向上」其實意味著「向下」。

例如，原始語義中的exec（turnRight，·）是將使機器人順時針旋轉90度，而exec adversarial(turnRight，·)是將機器人推進一個空間

這就保證了，probe并不是在「投機取巧」，直接學習理解LLM對指令的編碼方式。

一作Jin這樣介紹道——

如果探針是將指令翻譯成機器人的位置，那么它應該同樣能夠根據(jù)離奇的含義翻譯指令。

但如果探頭實際上是在語言模型的思維過程中，尋找原始機器人動作的編碼，那么它應該很難從原始思維過程中提取出怪誕的機器人動作。

結果發(fā)現(xiàn)，探針出現(xiàn)了翻譯錯誤，無法解釋具有不同指令含義的語言模型。

這就意味著，原始語義被嵌入了語言模型中，表明LLM能夠獨立于原始探測分類器，理解所需的指令。

上半部分描述了在干預前，兩種情況如何導致測量的高語義內容。下半部分顯示了為什么將兩個假設分開: 如果LM表示僅包含語法（左下），那么應該可以訓練探針alt來學習根據(jù)替代狀態(tài)prog(粗體紅色結果)解釋記錄;然而，如果LM表示編碼原始抽象狀態(tài)(右下)，則探測alt需要從原始狀態(tài)prog中提取替代狀態(tài)'prog，從而產(chǎn)生較低的語義內容(粗體灰色結果)

有趣的是，Jin發(fā)現(xiàn)，LLM對語言的理解是分階段發(fā)展的，就像孩子學習語言時分多個步驟一樣。

開始，它會像嬰兒一樣牙牙學語，說出的話是重復的，而且大多數(shù)都難以理解。

然后，LLM會開始獲取語法或語言規(guī)則，這樣，它就能夠生成看起來像是真正解決方案的指令了，但此時它們仍然不起作用。

不過，LLM的指令會逐漸進步。

一旦模型獲得了意義，它就會像孩子造句一樣，開始產(chǎn)生正確執(zhí)行所要求規(guī)范的指令。

結果如圖2所示，可以看出LLM對語言的理解大致分為3個階段，就如同孩童學習語言一樣。

牙牙學語（babbling，灰色部分）:占據(jù)整個訓練過程約50%，生成高度重復的程序，準確率穩(wěn)定在10%左右

語法習得（syntax acquisition，橙色部分）:訓練過程的50%～75%，生成結果的多樣性急劇增加，句法屬性發(fā)生顯著變化，模型開始對程序的token進行建模，但生成的準確率的提升并不明顯

語義習得（semantics acquisition，黃色部分）:訓練過程的75%到結束，多樣性幾乎不變，但生成準確率大幅增長，表明出現(xiàn)了語義理解

實驗使用了三種不同的probe架構作為對比，分別是線性分類器、單層MLP和2層MLP。

提前2步預測時，2層MLP預測準確率的絕對值高于用當前狀態(tài)預測的基線模型。或許可以得出這樣一種推測:LLM在生成指令前，其思維過程，以及生成指令的「意圖」已經(jīng)存儲在模型內部了。

LLM = 世界模型?

這項研究解釋了LLM如何思考訓練數(shù)據(jù)中每條指令的含義，如何在內部狀態(tài)中模擬機器人對指令的響應。

這些都直指當前AI研究的一個核心問題——LLM令人驚訝的能力，僅僅是由于大規(guī)模的統(tǒng)計相關性，還是對它們現(xiàn)實產(chǎn)生了有意義的理解?

研究表明，LLM開發(fā)了一個模擬現(xiàn)實的內部模型，盡管它從未接受過開發(fā)該模型的訓練。

而且，語言模型還可以進一步加深對語言的理解。

然而，僅靠一篇論文顯然不能完全回答這個問題。

作者Jin也承認，這項研究存在一些局限性:他們僅使用了非常簡單的編程語言Karel，以及非常簡單的probe模型架構。

未來的工作將關注更通用的實驗設置，也會充分利用對于LLM「思維過程」的見解來改進訓練方式。

本文另一位作者Rinard表示，「一個有趣的懸而未決的問題是，在解決機器人導航問題時，LLM是在用內部現(xiàn)實模型來推理現(xiàn)實嗎?」

雖然論文展現(xiàn)的結果可以支持這一結論，但實驗并不是為回答這個問題而設計的。

布朗大學計算機科學和語言學系助理教授Ellie Pavlick高度贊揚了這項研究。

她表示，對LLM工作原理的理解，可以讓我們對這項技術的內在可能性和局限性有更合理的期望。這項研究正是在受控環(huán)境中探索這個問題。

計算機代碼像自然語言一樣，既有語法又有語義;但與自然語言不同的是，代碼的語義更直觀，并可以根據(jù)實驗需要直接控制。

「實驗設計很優(yōu)雅，他們的發(fā)現(xiàn)也很樂觀，這表明也許LLM可以更深入地了解語言的『含義』。」

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