AI 与机器学习2024arxiv.org
通过强化学习训练语言模型自我纠正
Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning
进阶 · 约 45 分钟读完前置知识：强化学习基础、LLM 微调、自回归生成
导读
这篇论文研究如何通过强化学习训练语言模型进行自我纠错（Self-Correction），即让模型在不依赖外部反馈的情况下发现并修正自身输出中的错误。这是提升模型推理可靠性、减少错误输出的一个重要方向。
HN 关注点：自我纠错被视为缓解 LLM 错误输出问题的关键能力，且方法上与 OpenAI 未公开细节的 o1 模型思路相近，读者关注其技术路线和是否开源权重。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 3 补充 1
质疑反对"幻觉"这一拟人化术语，认为模型只是按权重输出数据
我讨厌 AI 评论家们成功推广了"幻觉"这个概念，把这种统计模型拟人化，好像它真的在进行类似人类思维的深度思考。它不是在"幻觉"，也不是在撒谎或编造东西，它只是根据底层权重的触发输出数据。如果这是一个普通的 JSON API 接口，你不会说这个接口在"幻觉"，你会说"这接口太烂了，因为它坏了"。
sensanaty查看英文原文
I hate that the AI pundits have succeeded in popularizing the notion of "hallucination", anthropomorphizing these balls of statistics into something that seems like it's actually in some sort of deep thought process akin to a person's mind. No, it's not "hallucinating". It's not lying, or making things up, or anything like that either. It's spitting out data according to what triggers the underlying weights. If this were a regular JSON API endpoint, you wouldn't say the API is hallucinating, you'd say "This API is shit" because it's broken.
质疑认为自回归范式下错误输出无法根除，问题在于用错了场景
剧透：在自回归的下一词预测范式下，你永远无法消除错误输出。问题在于人们试图把语言模型当作确定性的问题求解器来用，而不是用它真正擅长的事情（半创造性的文本生成）。
optimalsolver查看英文原文
Spoiler: You're never going to get rid of hallucinations in the autoregressive, next token prediction paradigm (aka LeCun's Law). The issue here is people trying to use language models as deterministic problem solvers, rather than for what they actually excel at (semi-creative text generation).
质疑认为缺乏对自身训练过程的记忆，LLM 难以实现真正的自我纠错
LLM 对自身训练的感受没有直接的记忆。这至少是我自我纠错的一种主要方式：当我要谈论某件我知道的事时，我会去弄清楚我是如何/为何知道这件事的，借此判断我是真的知道、在瞎编，还是从不太可靠的来源听来的。我认为 LLM 若不能以某种方式记住自己的训练，就无法真正自我纠错。
plaguuuuuu查看英文原文
LLMs have no direct recollection of the qualia of their own training. This is at least a major way that I self-correct myself: if I'm about to talk about something I know, I'll try and figure out how/why I know that thing and in so doing, try to gauge whether I actually know that thing, if I'm hallucinating, or if I actually heard it from a less than reliable source etc. I don't think LLMs can self-correct without remembering their own training in some way.
补充指出方法与 o1 相似，并遗憾论文未提及开源权重
这个方法与 OpenAI 的 o1 模型类似（论文没有引用它，但 o1 没有公开的论文）。遗憾的是，没看到任何关于发布权重的提及。
elcomet查看英文原文
It's a similar approach to OpenAI's o1 model ( it's not cited, but there's no available paper for o1). I don't see any mention of weight release unfortunately.
相关资源
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历次讨论
- 2024Hacker News 讨论帖230 分 · 92 评
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