透過機械論視角探討類推泛化邊緣：理解式 Transformer 作為隱性推理者的能力

核心概念

Transformer 模型能夠透過「理解式學習」（grokking）習得對知識進行隱性推理的能力，但其泛化能力因推理類型的不同而有所差異。

摘要

Wang, B., Yue, X., Su, Y., & Sun, H. (2024). Grokked Transformers are Implicit Reasoners: A Mechanistic Journey to the Edge of Generalization. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.

本研究旨在探討 Transformer 模型是否能夠習得對參數化知識進行隱性推理的能力，並分析其泛化能力在不同推理類型上的差異。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Grokked Transformers are Implicit Reasoners: A Mechanistic Journey to the Edge of Generalization

by Boshi Wang, ... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.15071.pdf

深入探究

如何將理解式學習的洞察力應用於預訓練大型語言模型，以提高其在真實世界任務中的推理能力？

將理解式學習的洞察力應用於預訓練大型語言模型 (LLM) 以提高其推理能力，可以從以下幾個方面著手：
1. 数据增强与分布控制:

增加推理样本比例: 如文中提到的，提高训练数据中“推论事实”的比例（即 ϕ 值）可以显著加快模型对推理规则的学习速度，减少对“死记硬背”的依赖。在预训练 LLM 时，可以考虑增加数据中蕴含推理关系的样本比例，例如包含因果关系、逻辑关系的文本。
构建多样化的推理路径: 文中发现 Transformer 模型在面对不同推理类型时，会形成不同的“泛化回路”。为了提高模型的泛化能力，需要使其接触到更多样化的推理路径，例如包含多跳推理、反证法、归纳推理等样本。
控制训练数据分布: 研究表明，训练数据的“分布”而非“大小”对模型的泛化能力影响更大。在预训练 LLM 时，需要关注数据的多样性、覆盖面和潜在的推理模式，避免模型过度拟合特定类型的数据。
2. 模型架构改进:

增强跨层信息共享: 文中指出 Transformer 模型由于其非循环结构，存在跨层信息共享不足的问题，限制了其在组合推理上的泛化能力。可以考虑引入记忆增强机制，例如记忆网络、显式循环机制等，促进不同层级信息之间的交互，提高模型对复杂推理路径的处理能力。
探索更通用的推理架构: 针对 Transformer 模型在不同推理类型上表现出的差异，可以探索设计更通用的模型架构，例如结合符号推理和神经网络的优势，或借鉴人类认知系统中的多模块协同机制，使其在各种推理任务中都能表现出色。
3. 训练策略优化:

延长训练周期: “顿悟式学习”现象表明，模型在训练后期仍有可能持续提升其泛化能力。因此，在预训练 LLM 时，可以尝试延长训练周期，并密切关注模型在验证集上的表现，避免过早停止训练。
引入正则化方法: 研究发现，更强的正则化方法可以加速模型“顿悟”的速度。在训练过程中，可以尝试使用更强的权重衰减、dropout 等正则化技术，促使模型学习更简洁、泛化能力更强的表示。
4. 结合符号推理:

知识图谱增强: 可以将 LLM 与知识图谱结合，利用知识图谱中结构化的知识和推理规则来指导 LLM 的推理过程，提高其在需要深度推理的真实世界任务中的表现。
符号逻辑规则: 可以尝试将符号逻辑规则融入 LLM 的训练目标中，例如使用逻辑损失函数来约束模型的输出，使其更符合逻辑推理的规律。
总而言之，将理解式学习的洞察力应用于预训练 LLM 需要从数据、模型、训练策略等多个方面进行改进，并结合符号推理等方法，才能有效提高模型在真实世界任务中的推理能力。

如果 Transformer 模型的架構天生就偏向於某些類型的推理（例如比較），那麼我們是否可以設計出更通用的架構，使其在所有類型的推理中都能表現出色？

这是一个很有挑战性的问题。现有的研究表明，Transformer 模型的架构确实对某些类型的推理任务（例如比较）表现出一定的偏向性。这可能是由于 Transformer 模型中注意力机制的特点，使其更容易学习到实体之间 pairwise 的关系，而对于需要多步推理或递归操作的任务，其表现则相对较弱。
为了设计出更通用的 Transformer 架构，使其在所有类型的推理中都能表现出色，可以考虑以下几个方向：

增强模型的组合泛化能力:

引入显式记忆机制: 如前文所述，Transformer 模型的非循环结构限制了其跨层信息共享的能力，可以考虑引入外部记忆模块或显式循环机制，例如 LSTM 或 GRU，来增强模型对复杂推理路径的记忆和处理能力。
改进注意力机制: 探索更强大的注意力机制，例如能够捕捉更长距离依赖关系、层次化结构信息的注意力机制，以提高模型对复杂推理模式的建模能力。

结合符号推理的优势:

混合架构: 将 Transformer 模型与符号推理引擎相结合，例如利用知识图谱、逻辑编程等技术，将符号知识和规则融入到神经网络的推理过程中，实现符号推理和神经网络的优势互补。
神经符号推理: 探索新的神经符号推理框架，将符号推理的逻辑性和可解释性与神经网络的学习能力相结合，例如使用可微分的逻辑推理模块来增强 Transformer 模型的推理能力。

借鉴人类认知系统的结构:

多模块协同: 人类的推理过程通常涉及多个认知模块的协同工作，例如工作记忆、长期记忆、执行控制等。可以借鉴这一思路，设计多模块协同的 Transformer 架构，例如使用不同的模块分别处理不同类型的推理任务，并通过信息传递机制实现模块之间的协同。
动态推理路径: 人类的推理过程并非一成不变的，而是根据任务需求和环境变化动态调整的。可以探索动态调整推理路径的 Transformer 模型，例如根据输入信息选择不同的推理模块或注意力机制，以适应不同的推理任务。
总而言之，设计更通用的 Transformer 架构需要我们不断探索新的模型结构、训练方法和推理机制，并结合符号推理、认知科学等领域的最新研究成果，才能最终实现突破。

人類的推理過程通常涉及意識、直覺和經驗的複雜交互作用，那麼我們如何才能從認知科學的角度來理解和評估 Transformer 模型的推理能力？

这是一个非常重要且具有挑战性的问题。目前，我们对 Transformer 模型的理解还停留在比较初级的阶段，将其与人类复杂的推理过程进行比较和评估更是困难重重。以下是一些从认知科学角度理解和评估 Transformer 模型推理能力的思路：

借鉴认知心理学实验范式:

设计类似人类推理任务的实验: 可以借鉴认知心理学中经典的推理任务，例如 Wason 选择任务、三段论推理等，设计类似的实验来测试 Transformer 模型的推理能力，并与人类的表现进行比较分析。
控制变量，探究模型推理机制: 在实验设计中，可以通过控制变量的方法，例如改变任务的复杂度、信息的呈现方式等，来探究 Transformer 模型在不同条件下的推理表现，从而推断其内部的推理机制。

分析模型内部表征和操作:

探究模型表征的语义信息: 可以使用表征相似度分析、探针任务等方法，来分析 Transformer 模型内部表征是否包含了与人类推理相关的语义信息，例如概念、关系、规则等。
分析模型推理过程中的操作: 可以通过可视化注意力权重、激活值等方法，来分析 Transformer 模型在进行推理时，其内部的注意力机制、信息流动路径等是否与人类的认知过程相似。

结合脑科学研究成果:

比较模型与人脑活动的异同: 可以利用脑成像技术，例如 fMRI、EEG 等，来记录人类在进行推理任务时的脑活动，并与 Transformer 模型在相同任务上的内部状态进行比较分析，寻找两者之间的异同点。
启发新的模型设计: 可以从人脑的结构和功能中获得启发，设计更符合人类认知规律的 Transformer 模型，例如模拟人脑中不同脑区的协同工作机制，或借鉴神经元之间的连接模式。

关注模型的局限性和可解释性:

识别模型的推理偏差: 需要关注 Transformer 模型在推理过程中可能存在的偏差和错误，例如对训练数据中的 spurious correlation 的过度依赖，或对特定类型推理任务的偏向性。
提高模型的可解释性: 为了更好地理解 Transformer 模型的推理过程，需要提高其可解释性，例如开发新的可视化工具、解释模型预测结果的依据等。
总而言之，从认知科学角度理解和评估 Transformer 模型的推理能力需要结合多个学科的知识和方法，包括认知心理学、神经科学、人工智能等。这是一个充满挑战但也充满机遇的研究方向，将有助于我们更好地理解人类智能的本质，并推动人工智能的发展。