信息技术

最近，大家可能都听说了各种风靡互联网的聊天机器人，它们的背后是 GPT 模型。GPT（Generative Pre-Trained）是一类模型，但下文中的 GPT 均由Chat-GPT模型友情参演，作为强大的大语言模型，GPT 已经展现出了令人惊叹的实力。写邮件，学英语，帮忙看文献，已然成为了许多人的生活好帮手。

作为一个聊天机器人，它在很多任务上已经达到甚至超越了人类的智能水平，这实在是令人非常佩服。但今天我们不是要夸它，而是要展示一个看似很简单的事情，但是 GPT 却完全无能为力。

其实 GPT 还是识数的，如果这样问它：

咦？“博古通今”的 GPT 肯定有办法理解“10 个字”的意思，但是为什么无法正确输出只有 10 个字的话呢？

自回归模型

要解释为什么 GPT 无法胜任这么简单的任务，我们首先需要从 GPT 的底层原理——自回归模型开始讲起。千万不要被这个看似抽象的词吓到，实际上这个概念非常简单。

自回归模型能做的事情其实和猜单词类似，我们可以以英语课堂上的一个小场景为例：

在猜错了一些明明概率很高的字母之后，学生终于猜出了第二个字母是“h”。

那下一步呢，下一步就要考虑什么样子的字母或单词接在“ch”后面比较常见，概率比较高。这时候学生就要考虑概率当中的对于不同的字母表现如何，学生们当然要猜更大的，因为这样更有机会猜对。学生又翻了一通词典，按照出现频率的大小估计概率，再用概率依次猜出了第三个，第四个字母，是 chat。

学生的猜谜的例子其实就是自回归模型和 GPT 工作模式的生动诠释，GPT 在工作的时候就像猜词一样，只是把字母换成了 token。

token：自然语言处理术语，指处理文本的最小单元，一个token可能是一个字符，一个单词，甚至一小段话。

更一般地说，GPT 会依据给定的语境，在可能的不同输出选项中计算概率，并按照这个概率进行输出。也就是按照“P(当前输出(output)丨当前语境(context)”的大小进行输出。

确实，在 GPT 的实际应用中，没有老师来纠正学生的答案。但可以将学生猜词例子中老师的指正视为 GPT 在训练时使用的数据集进行的训练。在训练过程中，GPT 会利用数据集来调整“P(当前输出丨当前语境)”以提高回答的准确性。

我们跟 GPT 说的提示词，可以类比为老师最开始说的第一个字母“c”，然后 GPT 要开始根据这个初始输入来组织和生成输出。它会先猜自己输出的第一段话语，等效于“h”。然后根据“ch”这个新的“当前语境”再逐步猜后面的字母/语素。

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那么什么时候停下呢？

聪明的小伙伴们可能已经意识到了一个问题，在没有老师指正的情况下，GPT 似乎可以无穷无尽地猜下去啊，反正猜了一个再猜下一个，永远没有终止啊。GPT 说话虽然经常说一堆车轱辘话，但是最后好歹还是会停下来的。是什么让这个猜谜停下来了呢？

GPT 是这样解决这个问题的。工程师们知道，想让 GPT 把无穷无尽的猜词停下来其实很简单，只需要“扩展”一下语素表，让“停下来”这个操作是一个新的语素就行了。如此一来，GPT 在猜词的时候，就会一直猜一直猜，猜到语素“停下来”才停下来。

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该停下来，但是概率不让啊

既然已经知道了自回归模型的工作原理，我们就可以回头来看一开始的问题了。在上面的例子里，GPT 的“内心”或许经历了这个计算：P(?|"请说一段话，恰好包含 10 个汉字。生活不止眼前的苟且")

GPT 是很冷酷无情的，它根本不管你是不是只要 10 个汉字，也并不是很在乎你的需求，它眼里只有这个概率分布，只想按照这个概率进行抽样。

而当 GPT 说完九个汉字，应该在一个字里结束输出的时候。GPT 对概率表进行了搜索，发现在所有输出当中，仅输出一个字的概率太小了（这也意味着这种情况的训练语料太少了），只能不管前面“恰好 10 个汉字的要求”进行输出了。

GPT 欠缺的两种能力

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缺少规划

自回归模型每次抽样都是根据当前信息（当前语境），在抽样的过程中对全局缺少规划。从人类的观点下看，如果有恰好 10 个字的要求，那就不应该一口气说 9 个字，应该每说一个字，都得斟酌下看看剩下的字数能不能组成一句完整通顺的话。可自回归模型（GPT）才不管这些，它十分盲目短视地，每次只管当前的“P(当前输出 | 当前语境)”，并不很在意总回复的概率“P(总输出 | 初始语境)”是不是足够好。

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反省和修订

自回归模型不具有“反省并修订”的能力。人类基本都会反省吧。说了错话做错事，至少也得心里想着：对不起对不起，不能这么干，我要弥补下。

换到说恰好 10 个字的任务中，如果一口气说多了。例如“今天天气很不错，阳光真......”怎么办？已经 10 个字了？我也要通不过图灵测试了吗！赶紧修改一下，把“很”删掉，就能多出来一个字的空位了。

而 GPT 那可是金口玉言，说一不二。每一步说出来的话就会被放进新的“当前语境”中。它不会对自己已经抽样了的内容进行删减和修订，在逐次猜出 token 的过程中，将错就错，一错再错.....换而言之，GPT 虽然能看到自己之前的输出，但是却不具有反省并修订的能力。

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所有的人工智能模型都这样吗？

并不是所有机器学习模型都有这个缺点，例如围棋战力单位“狗”（AlphaGo），在其蒙特卡罗搜索树算法中，如果搜到了胜率过低的结果，会修订之前的选择。

这也教导我们，要培养良好的规划能力和自我反省和自我改进的能力。不然即使“博览群书”如 GPT，也只会像它一样，完成不了说恰好 10 个字的简单任务呢。

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