聞樂 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

大語言模型的局限在哪里？

AI教母李飛飛這樣說：

大自然中是沒有語言存在的，你不會從天空中直接看到文字。
語言是一種純粹的生成的信號。

語言信號的輸出主要基于人類給的輸入信號，可以說，語言是不獨(dú)立于人之外的。

然而，物理世界是客觀存在的。所以提取、理解、生成3D世界的數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)空間智能和處理語言問題時截然不同。

沒想到，李飛飛一年前的訪談被扒出來，又引發(fā)大量圍觀。

她這段話意味著，大語言模型或許還不是真正的智能。

真正的智能將是信號感知、物理以及和現(xiàn)實(shí)世界相結(jié)合的產(chǎn)物。

下面來看看大家還在熱議些啥吧。

空間智能可以借鑒語言模型，但仍存在本質(zhì)差異

這場討論的焦點(diǎn)在于，現(xiàn)在基于語言信號訓(xùn)練的模型到底懂不懂物理世界的常識

首先，回顧一下李飛飛的說法。

她認(rèn)為語言模型及當(dāng)今的多模態(tài)語言模型的底層表示是一維的。它們在根本上就是操作于離散token的一維序列上，所以模型對于書面文本這種一維序列的表示是非常自然的。

然而，在處理空間智能問題時，核心是世界的三維本質(zhì)。

雖然多模態(tài)大語言模型也能看圖像，但它是將其他模態(tài)硬塞進(jìn)這種一維token序列的底層表示中，這種一維且由人類生成的數(shù)據(jù)，可能無法很好地表示物理世界，造成信息損失。

如果直接讓模型處理3D數(shù)據(jù)，那么表示類型與模型旨在執(zhí)行的任務(wù)類型之間將會有更好的匹配。

而空間智能的挑戰(zhàn)就是在于從這個真實(shí)世界中提取、表示和生成信息。

除了這個維度上的差異，從更哲學(xué)的角度來說，她認(rèn)為語言是一種純粹由生成產(chǎn)生的信號。自然界中并不存在預(yù)設(shè)的語言形式，也就是說語言不能獨(dú)立于人類之外。

大模型能夠通過學(xué)習(xí)并反芻所輸入的數(shù)據(jù)，無論輸入什么樣的數(shù)據(jù)，模型都能用足夠的泛化能力處理語言任務(wù)。這是因?yàn)檎Z言，或者說文本的本質(zhì)允許模型在生成范式下表現(xiàn)得出色。

與語言不同，3D世界是真實(shí)存在于外部的。這個世界遵循著物理定律，并因材料等多種因素而具有其自身的結(jié)構(gòu)。

因此，要讓模型倒推出3D世界的信息，并能夠表示和生成它，在技術(shù)層面上，空間智能可以借鑒語言模型，但從哲學(xué)的范疇來看，這兩者仍存在本質(zhì)差異。

有人舉了一堆例子來證明李飛飛的觀點(diǎn)，同時說明語言模型在理解物理世界時確實(shí)有局限。

基于語言信號訓(xùn)練的模型在物理世界任務(wù)中表現(xiàn)差

比如用一個小實(shí)驗(yàn)來測試Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro三個多模態(tài)大模型的物理常識，并與人類兒童表現(xiàn)做對比。

研究用Animal-AI這個用來測試動物和人工智能體物理認(rèn)知的3D環(huán)境來測試大模型，讓大模型通過前進(jìn)/后退、左轉(zhuǎn)/右轉(zhuǎn)、環(huán)境描述與規(guī)劃控制三個指令控制一個小角色在虛擬環(huán)境中完成任務(wù)。

第一個實(shí)驗(yàn)是讓大模型完成一些簡單的任務(wù)，如直接找到小球，還有一些稍難的任務(wù)，如躲開障礙物找到小球。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型只能搞定最簡單的任務(wù)，稍難一點(diǎn)就不行了。

第二個實(shí)驗(yàn)是在第一個實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上增加教學(xué)案例，比如演示正確做法，結(jié)果模型表現(xiàn)也沒有明顯的提升。

對比之后再看，這些大模型的表現(xiàn)遠(yuǎn)不及人類兒童，也比不上專門為這個環(huán)境測試的機(jī)器人。

還有其他研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個名為ABench-Physics的工具，專門用來測試大語言模型在物理推理方面的能力，核心就是想搞清楚這些模型到底能不能真的理解物理、解決物理問題。

測試分兩部分，Phy A由400道競賽級別的物理難題組成，先給大模型來個基礎(chǔ)測試。

Phy B屬于動態(tài)部分：修改Phy A中題目的數(shù)字，但不改變物理原理，用來測試大模型能不能進(jìn)行靈活的物理推理。

結(jié)果顯示，最厲害的模型在Phy A上的正確率只有43%，而在Phy B中模型的平均準(zhǔn)確率下降了22.5%。

這說明模型并不是真懂物理。

還有團(tuán)隊(duì)用視覺任務(wù)測試大模型，比如讓模型判斷照片中哪些物體更近，或者匹配相同的事物。

人類對這些任務(wù)的正確率能達(dá)到95.7%，而幾個模型最高的正確率僅有51%。在視覺感知上，大模型還遠(yuǎn)不及人類。

這些結(jié)果都進(jìn)一步證明了李飛飛之前訪談中關(guān)于大模型理解真實(shí)物理世界局限性的觀點(diǎn)。

也得到了網(wǎng)友們的認(rèn)同。

模型的開發(fā)確實(shí)正在擴(kuò)展到將模型建立在物理與多模態(tài)理解的基礎(chǔ)上。

討論升級

當(dāng)然了，有正方就有反方。

有人先是反駁了關(guān)于語言的論述。

也有人認(rèn)為，在某些情況下，語言描述現(xiàn)實(shí)的能力可能會比感知更優(yōu)。

還有人說模型的語言不用局限于人類的語言、文本等，人工智能或許能創(chuàng)造出自己的語言來理解物理世界。

或者，我們該思考，用語言訓(xùn)練大模型取得現(xiàn)有成就的根本因素又是什么呢？

對于這場討論，你又有什么樣的看法呢？

[1]https://x.com/rohanpaul_ai/status/1965242567085490547
[2]https://www.youtube.com/watch?v=vIXfYFB7aBI

— 完 —