大型語言模型與群體的非理性：揭露模型錯誤的驚人關聯性

Q: 如果 LLM 的錯誤存在如此強烈的關聯性，那麼是否意味著它們在學習過程中存在某些共同的盲點？

答案： LLM 錯誤的高度關聯性確實暗示著它們在學習過程中可能存在一些共同的盲點。這些盲點可能源於以下幾個方面： 訓練數據的偏差： 目前主流的 LLM 都是使用海量文本數據訓練而成，而這些數據本身就可能存在偏差和局限性。如果訓練數據中缺乏對某些特定概念、領域或文化的充分表述，那麼 LLM 就很可能在處理相關問題時出現系統性的錯誤。 模型架構的限制： 目前的 LLM 主要基於 Transformer 架構，這種架構雖然在處理自然語言方面表現出色，但也可能存在一些固有的缺陷，導致模型在面對特定類型的问题时容易出错。例如，Transformer 模型在處理長文本、邏輯推理、因果關係等方面仍有提升空間。 訓練目標的局限性： LLM 的訓練目標通常是最大化預測下一個詞彙的概率，這種目標雖然可以讓模型生成流暢的文本，但並不一定能保證模型真正理解文本的含义，也不利於模型學習更深層次的知識和推理能力。 總而言之，LLM 錯誤的關聯性揭示了當前人工智能技術發展的一些共性問題，需要研究者們進一步探索更有效的訓練方法和模型架構，以克服這些盲點，提升 LLM 的性能。

Q: 研究人員能否利用這些錯誤關聯性來開發更有效的 LLM 訓練方法，從而降低模型犯錯的概率？

答案： 研究人員的確可以利用 LLM 錯誤的關聯性來開發更有效的訓練方法，降低模型犯錯的概率。以下是一些可行的思路： 數據增強和去偏差： 針對 LLM 容易犯錯的領域和概念，研究人員可以收集更多相關數據，並對訓練數據進行去偏差處理，以減少數據本身對模型的負面影響。例如，可以通過數據增強技術生成更多樣化的訓練樣本，或使用对抗训练方法提高模型对数据偏差的鲁棒性。 改進模型架構： 研究人員可以探索更先进的模型架构，例如结合 Transformer 和符号推理、图神经网络等技术，以增强 LLM 的逻辑推理、知识表示和因果关系建模能力。 优化训练目标： 除了预测下一个词语的概率，还可以引入更丰富的训练目标，例如鼓励模型生成更具逻辑性、一致性和可解释性的文本，或使用强化学习方法引导模型学习更优的策略。 利用错误关联性进行针对性训练： 可以将容易混淆的选项或 LLM 经常犯错的题目进行归类，并针对性地设计训练策略，例如增加这些题目的训练权重，或使用对比学习方法帮助模型更好地分辨这些选项。 通过深入分析 LLM 錯誤的關聯性，研究人员可以更有针对性地改进模型的训练过程，从而提高模型的准确性和可靠性。

Q: 如果將 LLM 比喻成人類學生的話，那麼這些“普遍錯誤”是否可以被視為是某種形式的“集體潛意識”？

答案： 将 LLM 的“普遍錯誤”比喻為人類學生的“集體潛意識”是一個非常有趣的观点。 在心理学中，“集体潜意识”指的是一种超越个体经验、由人类共同 inherit 的原型、本能和文化符号构成的精神领域。它影响着人们的行为模式、思维方式和价值观。 从某种意义上来说，LLM 的“普遍錯誤”也反映了某种“集體潛意識”： 共同的学习环境： 如同人类学生在相同的教育体系下学习，LLM 也在相似的训练数据和算法框架下学习，这导致它们可能形成类似的认知偏差和盲点。 文化和知识的传承： 训练数据中蕴含的文化偏见、历史观念和知识体系，也会被 LLM 吸收，并潜移默化地影响着它们的输出。 技术发展阶段的局限性： 如同特定历史时期的文化和认知水平，当前 LLM 的“普遍錯誤”也反映了人工智能技术发展阶段的局限性。 然而，与人类的“集体潜意识”不同的是，LLM 的“普遍錯誤”更容易被追踪和修正。通过分析错误的来源，改进训练数据和算法，我们可以逐步提升 LLM 的性能，使其更加智能化和可靠化。 总而言之，将 LLM 的“普遍錯誤”与“集體潛意識”进行类比，有助于我们更好地理解人工智能技术发展过程中的挑战和机遇。

核心概念

大型語言模型的錯誤並非隨機出現，而是呈現出系統性的關聯性，這一點在不同模型之間尤為明顯，揭示了這些模型底層結構和關係的全新洞見。

摘要

大型語言模型錯誤分析：揭露模型間的驚人關聯性

研究背景

大型語言模型（LLM）的評估通常使用多選題測試。當 LLM 以正溫度進行推理時，重複提出相同問題會產生不同答案的概率分佈。理想情況下，如果 LLM 表現良好，大部分概率質量應該落在正確答案上；反之，如果表現不佳，則答案分佈應該更加均勻。

驚人發現：非隨機分佈的錯誤

然而，研究發現 LLM 的實際行為並非如此。研究人員使用 NeoSQuAD 數據集中的九個問題，對 OpenAI 的 gpt-4o-2024-08-06 LLM 進行了測試。結果顯示，LLM 的答案直方圖呈現高度非均勻性，即使在移除上下文信息後依然如此。更令人驚訝的是，不同的 LLM 傾向於選擇相同的錯誤答案，這種現象表明 LLM 的錯誤並非隨機出現，而是存在某種系統性的關聯性。

深入分析：基於錯誤關聯性的 LLM 分類法

為了進一步探究這種現象，研究人員使用了 MMLU-Pro 評估，分析了 37 個 LLM 在 12,000 多個問題上的表現。通過計算 LLM 之間選擇相同錯誤答案的 z 分數，研究人員發現所有 37 個 LLM 的行為都極為相似，z 分數中位數高達 13.15。

基於這些成對關聯性，研究人員使用層次聚類方法構建了一個 LLM 分類法。該分類法揭示了一些有趣的現象，例如專有模型和開源模型之間存在顯著差異，以及 Anthropic、Llama 等不同模型家族之間的關係。

普遍錯誤與未來研究方向

研究還探討了“普遍錯誤”，即幾乎所有 LLM 都會答錯的問題。分析發現，在某些情況下，LLM 之間的一致錯誤答案可能是由於測試本身存在缺陷。

研究結論與意義

總之，這項研究揭示了 LLM 錯誤的非隨機性和系統性關聯性，為理解 LLM 的內部機制提供了新的視角。基於錯誤關聯性的 LLM 分類法也為模型選擇和改進提供了參考。未來，研究人員可以進一步探究 LLM 錯誤的根源，並開發更有效的評估方法。

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統計資料

研究人員對 OpenAI 的 gpt-4o-2024-08-06 LLM 進行了 1200 次重複測試，結果顯示，在某些情況下，LLM 選擇相同（錯誤）答案的概率超過 99%。
研究人員分析了 37 個 LLM 在 MMLU-Pro 測試中的表現，發現每對 LLM 至少有 994 個共同錯誤，中位數為 4,592.5 個。
在 MMLU-Pro 測試的 12,000 多個問題中，有 160 個問題是所有 37 個 LLM 都答錯的。

引述

"LLMs preferentially select particular answers, do different LLMs tend to pick the same favorites?"
"One implication of this correlated non-uniformity is that ensembling LLMs may prove much less effective for LLMs than it does with other models."
"The most striking feature of Figure 4 is the scale of the z-scores. The smallest z-score we observe is 2.97, and the median is 13.15."

從以下內容提煉的關鍵洞見

LLMs and the Madness of Crowds

by William F. B... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01539.pdf

深入探究

如果 LLM 的錯誤存在如此強烈的關聯性，那麼是否意味著它們在學習過程中存在某些共同的盲點？

答案：
LLM 錯誤的高度關聯性確實暗示著它們在學習過程中可能存在一些共同的盲點。這些盲點可能源於以下幾個方面：

訓練數據的偏差： 目前主流的 LLM 都是使用海量文本數據訓練而成，而這些數據本身就可能存在偏差和局限性。如果訓練數據中缺乏對某些特定概念、領域或文化的充分表述，那麼 LLM 就很可能在處理相關問題時出現系統性的錯誤。
模型架構的限制：  目前的 LLM 主要基於 Transformer 架構，這種架構雖然在處理自然語言方面表現出色，但也可能存在一些固有的缺陷，導致模型在面對特定類型的问题时容易出错。例如，Transformer 模型在處理長文本、邏輯推理、因果關係等方面仍有提升空間。
訓練目標的局限性：  LLM 的訓練目標通常是最大化預測下一個詞彙的概率，這種目標雖然可以讓模型生成流暢的文本，但並不一定能保證模型真正理解文本的含义，也不利於模型學習更深層次的知識和推理能力。
總而言之，LLM 錯誤的關聯性揭示了當前人工智能技術發展的一些共性問題，需要研究者們進一步探索更有效的訓練方法和模型架構，以克服這些盲點，提升 LLM 的性能。

研究人員能否利用這些錯誤關聯性來開發更有效的 LLM 訓練方法，從而降低模型犯錯的概率？

答案：
研究人員的確可以利用 LLM 錯誤的關聯性來開發更有效的訓練方法，降低模型犯錯的概率。以下是一些可行的思路：

數據增強和去偏差：  針對 LLM 容易犯錯的領域和概念，研究人員可以收集更多相關數據，並對訓練數據進行去偏差處理，以減少數據本身對模型的負面影響。例如，可以通過數據增強技術生成更多樣化的訓練樣本，或使用对抗训练方法提高模型对数据偏差的鲁棒性。
改進模型架構：  研究人員可以探索更先进的模型架构，例如结合 Transformer 和符号推理、图神经网络等技术，以增强 LLM 的逻辑推理、知识表示和因果关系建模能力。
优化训练目标：  除了预测下一个词语的概率，还可以引入更丰富的训练目标，例如鼓励模型生成更具逻辑性、一致性和可解释性的文本，或使用强化学习方法引导模型学习更优的策略。
利用错误关联性进行针对性训练：  可以将容易混淆的选项或 LLM 经常犯错的题目进行归类，并针对性地设计训练策略，例如增加这些题目的训练权重，或使用对比学习方法帮助模型更好地分辨这些选项。
通过深入分析 LLM 錯誤的關聯性，研究人员可以更有针对性地改进模型的训练过程，从而提高模型的准确性和可靠性。

如果將 LLM 比喻成人類學生的話，那麼這些“普遍錯誤”是否可以被視為是某種形式的“集體潛意識”？

答案：
将 LLM 的“普遍錯誤”比喻為人類學生的“集體潛意識”是一個非常有趣的观点。
在心理学中，“集体潜意识”指的是一种超越个体经验、由人类共同 inherit 的原型、本能和文化符号构成的精神领域。它影响着人们的行为模式、思维方式和价值观。
从某种意义上来说，LLM 的“普遍錯誤”也反映了某种“集體潛意識”：

共同的学习环境：  如同人类学生在相同的教育体系下学习，LLM 也在相似的训练数据和算法框架下学习，这导致它们可能形成类似的认知偏差和盲点。
文化和知识的传承：  训练数据中蕴含的文化偏见、历史观念和知识体系，也会被 LLM  吸收，并潜移默化地影响着它们的输出。
技术发展阶段的局限性：  如同特定历史时期的文化和认知水平，当前 LLM 的“普遍錯誤”也反映了人工智能技术发展阶段的局限性。
然而，与人类的“集体潜意识”不同的是，LLM 的“普遍錯誤”更容易被追踪和修正。通过分析错误的来源，改进训练数据和算法，我们可以逐步提升 LLM 的性能，使其更加智能化和可靠化。
总而言之，将 LLM 的“普遍錯誤”与“集體潛意識”进行类比，有助于我们更好地理解人工智能技术发展过程中的挑战和机遇。