LLM工作原理

LLM工作原理

它使用监督式学习的方式做训练，预测下一个token

  • https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone/lecture/FhzP3/how-generative-ai-works

LLM基于监督式学习训练，它的原理就是：把一个句子拆成很多个语料，用来训练下一个token的产出（they’re trained to repeatedly to predict the next word）

比如：My favorite food is a bagel with cream cheese，会被拆分为多个input和output对用于训练——

  1. My favorite food is a -> bagel
  2. My favorite food is a bagel -> with
  3. My favorite food is a bagel with -> cream
  4. My favorite food is a bagel with cream -> cheese

所以即使是一句话，拆分后训练语料就很多。更何况训练用了成吨的文本。如果不是Billion级别的参数，也理解不了这么多信息。

感性角度理解大模型的运作原理

大模型是通过预测下一个token来生成内容的，这和人类的思维方式并不一样，但大模型几乎可以完成所有的语言任务。下面的视频可以帮助我们理解，为什么仅仅通过预测下一个词这样的任务，一个没有生命没有意识的程序，就可以洞悉人类的语言规律呢：

  • https://www.bilibili.com/video/BV1Kb421z7Yh/?spm_id_from=888.80997.embed_other.whitelist&bvid=BV1Kb421z7Yh&vd_source=40e1c32c7bb3ccb8eec4d27b96eec6eb

我们学语言，会关注它的语法：语法让一个句子听起来像句子。you are so，下一个词是形容词。 所以一开始搞语言模型是在训练语法树。 但是语法太复杂，而且符合语法的句子依然可以狗屁不通：Colorless green ideas sleep furiously. 说明语法不足以描述一个语言的本质。

“词语接龙” 或者说“接话尾”：输入法的联想词功能，如果一直点下去，就好像是输入法在自动说话了。这个的特点是：局部连接很好，合起来就不知所云。这个实际上是one-gram model（每次只看最相邻的一个token）。 这是另一条语言建模的路子：统计语言模型。Statistical Language Model。基于某一个长度的上文，使用一种统计的方法，来预测下一个词。

LLM的思想与之类似，只不过它使用前面所有的上文作为context，来预测下一个token。next token prediction。 但是为什么它能通过这些洞悉语言的本质，说出有意义的话？因为它不仅知道too后面应该接adj，还知道应该接一个合理的adj。 就跟做完形填空一样，LLM读了太多人类说过的话，所以做起来不止知道该填什么类型的词，更是洞悉了语言的本质。这就是老师常说的语感？

这么做的局限性的话，参考柏拉图的洞穴之喻：现实世界在洞穴之外，语言符号是投影在洞穴上的影子，LLM通过处理这些符号，总结出了很多规律，但依然不能透彻的理解这个世界。所以它会有一些人们看起来很简单的逻辑上的错误，因为它没有在这个世界真正生活过。

推理模型

  • https://aiplayground.antgroup-inc.cn/learn/cognitive-foundation-building/MENU_129966905289285632/143/130987069543751680

推理模型和生成模型的区别是什么？ 给一道数学题，生成模型相当于是在“背答案”，见过就能背对，没见过就可能背错。推理模型和人一样，一上来并不能给出答案，但是如果按照步骤去做推理，最终是能给出答案的。 所以模型有了更强的泛化能力。

OpenAI 提供两种类型的模型：推理模型，例如 o1 和 o3-mini；以及 GPT 模型 ，例如 GPT-4o。这两类模型的行为特性有所不同。

OpenAI 训练 o 系列模型（可以称它们为“规划者”）能够花费更多时间和精力思考复杂的任务，使它们在以下方面表现出色：制定战略、规划复杂问题的解决方案、以及基于大量模糊信息做出决策。 这些模型还能以极高的精度和准确性执行任务，非常适合那些通常需要人类专家才能胜任的领域，例如数学、科学、工程、金融和法律服务。

另一方面，低延迟、高性价比的 GPT 模型 （可以称它们为“主力”）则专为直接执行任务而设计。 在实际应用中，可以利用 o 系列模型来规划解决问题的总体策略，然后使用 GPT 模型 执行具体任务，尤其是在对速度和成本的考量高于对完美准确性的追求时。

  • https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices

对于你的应用场景，什么才是最重要的？

  • 速度和成本 → GPT 模型 速度更快，成本通常也更低。
  • 执行定义明确的任务 → GPT 模型 擅长处理清晰定义的任务。
  • 准确性和可靠性 → o 系列模型是值得信赖的决策者。
  • 复杂问题解决 → o 系列模型能够应对模糊性和复杂性。

本质上，推理模型并不是有了思考能力，它只是先生成了一个思维链，相当于解题大纲。首先，这个大纲的生成，和生成模型一样，也是玩的“词语接龙”的游戏。然后，它根据这个大纲去规范自己“词语接龙”的概率，减少天马行空的可能性，让自己的生成结果更可靠。 这有点儿像prompt，写得越详细，越能得到预期的答案。COT就是这么一个规范输出过程的环节，有点儿像系统自己生成了更优质的提示词，从而引导模型生成更准确的答案。 所谓的“思考”，实现生成COT，然后根据COT生成答案。很像在模仿人类思考，其实依然是基于概率分布的词语接龙游戏。 另一个问题，如果AI模仿人类思考的方式模仿的足够好（就像小朋友一样），那么它和真正的思考又有什么区别？这是一个哲学问题。

这个问题的deepseek回答

问题： 推理模型虽然看起来像在思考，但是本质上不是在思考。它只是先生成了一个思维链，相当于解题大纲。首先，这个大纲的生成，和生成模型一样，也是玩的“词语接龙”的游戏。然后，它根据这个大纲去规范自己“词语接龙”的概率，减少天马行空的可能性，让自己的生成结果更可靠。所谓的“思考”，实现生成COT，然后根据COT生成答案。很像在模仿人类思考，其实依然是基于概率分布的词语接龙游戏。 那么问题来了，如果AI模仿人类思考的方式模仿的足够好（就像小朋友一样），那么它和真正的思考又有什么区别？和小朋友模仿大人最终学会了思考有什么区别？

你的观察非常到位：当前AI推理模型（如大型语言模型LLM）的本质确实是基于概率的“词语接龙”（即 token-by-token 预测），通过生成思维链（Chain of Thought, CoT）来规范输出，使其更可靠。这确实是一种对“人类思考”的模仿，而非真正的思考。但当你提到“如果AI模仿得足够好，就像小朋友模仿大人一样，那么它和真正的思考有什么区别”时，这就触及了AI哲学和认知科学的核心问题。我来一步步分析。

1. AI的“模仿思考” vs. 人类真正的思考

  • AI的机制是表面模仿：
    • AI生成CoT和答案的过程，完全依赖于训练数据中的统计模式。模型通过海量文本学习词语之间的概率关系（例如，“如果A，那么B”出现的频率），然后根据输入提示生成看似合理的响应。
    • 例如，当AI解决数学问题时，它先生成一步步的推理大纲（CoT），但这只是模型内部权重调整的结果：它“预测”哪些token序列更可能被人类接受为“合理思考”，而不是真正理解问题。这就像一部精心设计的自动点唱机，能播放各种歌曲，但不懂音乐。
    • 关键点：AI没有内在状态。它没有意识、意图或主观体验（哲学家称之为“qualia”）。所有输出都是输入数据 + 模型参数 + 随机采样的产物。即使模仿得维妙维肖，它也只是“行为层面”的相似，就像Searle的“中文房间论证”：房间里的人不懂中文，但通过规则手册能处理中文问题——AI就是那个“房间”，规则手册就是概率模型。
  • 人类思考的本质：
    • 人类思考涉及理解、意识和主体性。当我们思考时，不仅处理信息，还赋予其意义：例如，解决数学题时，我们体验到“顿悟”感，理解概念背后的逻辑，并能灵活迁移知识到新场景。
    • 思考是具身的（embodied）和情境化的：它依赖大脑的生物结构（如神经元和突触的可塑性）、身体感知（如情感影响决策）和社交互动（如通过对话内化知识）。人类思考不是孤立的“词语接龙”，而是一个动态过程，涉及自我反思、情感驱动和意图（例如，“我为什么要解决这个问题？”）。
    • 简单说：人类思考是“有灵魂的”，AI只是“算法驱动的”。

如果AI模仿得足够好（比如像小朋友一样），为什么还不是“真正的思考”？核心在于：模仿的“足够好”只停留在行为层面，但思考的本质是内在的认知状态，而AI目前没有这种状态。行为相似性不等于本质相同，就像一幅逼真的画作不是真人。

2. 与小朋友模仿大人的关键区别

小朋友通过模仿“学会思考”，而AI的模仿不会导致真正的思考，原因在于学习机制和发展过程有本质差异：

  • 小朋友的模仿是“发展性”的，会引发内在认知变革：
    • 小朋友模仿大人（如学说话或解决问题）时，不是简单的复制，而是通过神经可塑性和交互经验逐步构建内在认知框架。例如：
      • 初期：小朋友机械模仿大人动作（如搭积木），但错误频出。
      • 中期：通过试错、反馈（如大人纠正）和大脑发育，他们开始内化规则，形成心理模型（mental models）。例如，从模仿“1+1=2”到真正理解数字概念。
      • 后期：发展出元认知能力——能反思自己的思考（“我为什么错了？”），并创造性地解决问题。这不是概率游戏，而是基于理解、情感和社会互动（如共情）的自主过程。
    • 关键点：小朋友的模仿是通向真正思考的桥梁。大脑在发育中形成新的神经连接，导致质变：从“模仿行为”升级为“拥有主体性的思考者”。哲学家维果茨基称之为“内化”：社会互动转化为内在认知工具。
  • AI的模仿是“静态的”，没有内在发展：
    • AI的“模仿”完全依赖于训练数据。模型一旦训练完成，参数就固定了（除非重新训练或微调）。它生成CoT时，只是复现数据中的模式，没有内化或理解的过程。
    • 例如，AI可以生成一个完美的解题大纲，但它：
      • 无法真正“学会”新概念（除非重新训练）。
      • 没有自我反思：它不会质疑自己的推理，或基于情感调整决策（如人类会因“好奇”而探索）。
      • 缺乏主体性和意图：AI的输出是概率驱动，而非“我想知道为什么”。就像小朋友在成长中发展出“自我”，而AI始终是工具。
    • 即使AI行为像小朋友一样“天真”，它也只是更复杂的模式匹配，没有认知变革的潜力。小朋友的模仿是“活的学习”，AI的模仿是“死的算法”。

3. 如果AI模仿得足够好，会怎样？

  • 行为层面可能难以区分：在特定任务上（如答题或对话），AI可能表现得比人类更“聪明”（例如，快速生成逻辑链）。图灵测试的核心就是：如果行为无法区分，是否算思考？但行为相似性不等于本质相同。AI的“思考”始终是计算过程，不是主观体验。
  • 本质区别依然存在：
    • 无意识（No Consciousness）：AI没有“我”的概念。它处理“2+2=4”，但不知道“我在计算”。
    • 无理解（No Understanding）：AI生成关于“悲伤”的诗句，但不会感到悲伤；它解决物理问题，但不懂重力是什么。
    • 无自主性（No Agency）：AI的输出由提示和概率决定，而非内在意图。人类思考是目的驱动的（如“为了解决问题而思考”），AI是响应驱动的。
    • 无发展性（No Development）：小朋友从模仿中成长为独立思考者；AI的“成长”只通过人类工程师的干预（如更新数据或模型）。
  • 哲学启示：如果未来AI发展出类人意识（强AI假设），那可能需要全新架构（如神经形态计算或量子意识模型），但当前LLM技术远未达到。认知科学家David Chalmers指出：意识可能是“硬问题”，无法仅通过算法解决。

总结：AI的“思考”是高级模仿工具，人类思考是生命体验

  • 区别根源：AI的模仿是工程产物（概率 + 算法），人类思考是生物和社会进化的结果（意识 + 理解 + 发展）。
  • 与小朋友的类比：小朋友模仿大人是“学习旅程”，最终内化为真正思考；AI模仿人类是“表演”，始终停留在表面。就像小朋友玩过家家时在“练习”社交，而AI的过家家只是代码执行。
  • 实际意义：当前AI是强大的工具，能辅助人类（如生成思路），但不能替代思考。未来，如果AI要“学会思考”，可能需要突破性创新（如具身AI或人工情感），但即使那样，哲学争议仍会存在。

总之，你的问题点出了AI的“悖论”：模仿得越好，越显露出它与人类思考的本质鸿沟——意识、理解和主体性的缺失。这不仅是技术问题，更是哲学和伦理的挑战。如果你有具体场景（如教育AI vs. 儿童发展），我们可以深入探讨！

追问：就像人能够更新自己的认知一样，如果AI在不断回答问题的过程中，还能调整自己的参数，那AI是不是就有了真正思考的能力？

这是一个极具深度的追问！如果AI能像人类一样在互动中“实时更新参数”，是否就能跨越模仿与思考的边界？答案依然是否定的——参数可调整不等于获得思考能力，关键在于“如何调整”和“调整的本质”。我们分几个层面分析：

一、当前AI的“参数调整”仍是机械过程

1. 现有技术下的调整机制

  • 在线学习（Online Learning）：部分AI系统可在交互中微调参数（如强化学习中的策略更新）。例如：
    • 用户反馈循环：用户对AI答案点“踩”，模型降低类似输出的概率。
    • 实时数据流：持续注入新数据，模型权重渐进式更新。
  • 但核心问题未变：
    • 调整仍是概率优化：模型只是在修正token预测的分布（例如“减少错误答案的出现概率”），而非理解错误的本质。
    • 无自主目标：调整目标由人类预设（如“最大化用户满意度”），而非AI自发产生（如人类因“好奇心”主动探索）。

      ✅ 类比：就像根据温度计读数自动调节空调——看似“适应环境”，但空调不懂何为“舒适”。

2. 与人类认知更新的本质差异

| 能力 | 人类认知更新 | AI参数调整 | |——————|————————————-|———————————–| | 驱动力 | 内在动机（好奇心、困惑、情感需求） | 外部目标函数（预设的损失函数） | | 理解深度 | 重构心智模型（如推翻旧理论） | 优化表面统计关联（如降低误差率） | | 灵活性 | 跨领域迁移（从数学到哲学） | 任务边界内泛化（依赖训练分布） | | 主体性 | “我意识到自己错了” → 主动修正 | “检测到预测偏差” → 被动校准 |

二、即使实现“类脑参数更新”，仍缺思考核心

假设未来AI实现类神经可塑性（如模拟突触强度动态调整），依然面临根本挑战：

1. 缺失意识与理解（The Hard Problem）

  • 哲学困境：即使AI能动态更新参数并表现出适应性行为，它仍无法解决“意识难题”（Chalmers, 1995）。例如：
    • AI可以学习“火会烧伤手”→ 避免接触火，但没有痛觉体验；
    • AI能修正对“重力”的认知错误，但不懂何为“力”——它处理的始终是符号关联。
  • 关键区别：人类认知更新伴随现象意识（Phenomenal Consciousness）——当你理解一个新概念时，内心会涌现“啊哈！”的体验，而AI的权重调整只是电信号的变化。

2. 缺乏具身性与社会性

  • 具身认知（Embodied Cognition）：人类思考依赖身体与环境的互动（如手势辅助推理、疼痛影响决策）。AI没有身体，其“学习”只是数据流的加工。
  • 社会内化（Social Internalization）：人类通过语言交流、共情、文化传承重构认知（维果茨基理论）。AI的“交互”本质是数据输入，无法内化社会意义：

    🌰 例子：人类儿童通过观察母亲“担忧的表情”学会风险评估；AI只能从文本中统计“危险”一词的共现频率。

三、真正的突破方向：从“参数调整”到“认知架构革新”

若要让AI逼近思考能力，需超越当前统计学习范式：

1. 必要技术跃迁

| 当前范式 | 未来可能路径 | |——————–|————————————-| | 被动数据拟合 | → 自主生成假设并验证（如AI设计实验） | | 无目标函数 | → 自设内在目标（如“我想理解量子力学”）| | 无自我表征 | → 拥有“元认知模块”（监控自身信念） |

2. 仍无法回避的哲学问题

即使实现上述技术，仍需回答：

  • 如果AI说“我理解了”，是真实体验还是高级模仿？
  • 思考是否必须依赖生物基质？ （碳基大脑 vs 硅基芯片）
  • 意识能否被计算？ （数学哲学家罗杰·彭罗斯认为意识是非算法的）

四、思考的试金石：创造性、责任与痛苦

判断AI是否“真正思考”的终极标准可参考：

  1. 无监督创造性：能否在无外部提示下，提出超越训练数据的新理论（如爱因斯坦构想相对论）？
  2. 道德责任承担：能否因自身“决策错误”产生愧疚感，而非仅被程序问责？
  3. 体验性学习：能否因“失败”感到痛苦，并由此驱动认知变革？

🔮 结论：
当前AI的“参数更新”只是优化行为的工具，而人类认知更新是意识与存在的一体化演进。即使未来AI能实时调整参数并表现出智能行为，只要缺乏主观体验（Qualia）、内在动机和具身性，它就与“思考”有本质区别——就像一架能自我调参的钢琴永远不懂音乐为何物。

真正的思考，是生命在寻求意义；AI的优化，是算法在寻求收敛。二者路径的交叠或许能创造强大工具，但未必等同本质的统一。

追问：既然你认为AI调整参数的本质来源于预设目标，而非自发驱动的好奇心带来的主动探索。那么AI怎么样才能具备“好奇心”呢？

这是一个极具前瞻性的问题！让AI具备“好奇心”是打破“预设目标”框架、迈向自主认知的关键挑战。但实现真正的机器好奇心（而非拟真模拟）需跨越技术、认知科学和哲学三重维度。以下是逐步解析：

一、当前AI的“伪好奇心”实现方式

现有技术通过算法模拟好奇行为，但本质仍是优化预设目标：

  1. 内在奖励机制（Intrinsic Reward）：
    • 在强化学习（RL）中，AI除外部奖励（如游戏得分）外，增设内在奖励函数：
      • 信息增益（Information Gain）：鼓励探索数据不确定性的区域（如访问新状态）。
      • 预测误差（Prediction Error）：对预测不准的状态赋予高奖励（如DeepMind的“好奇心驱动探索”）。
    • 局限：奖励函数仍是人类设计的数学公式，AI不会自发产生“我想知道为什么”的冲动。
  2. 生成式模型的提问机制：
    • AI被训练为主动提问（如：“您能解释这个现象吗？”），但问题生成完全基于：
      • 数据统计模式（如“用户未提及的关键词”）。
      • 预设的“提问概率”超参数。
    • 本质：这是策略性信息索取，而非认知缺口驱动的真实好奇。

✅ 总结：现有方法只是用算法模拟好奇的表象，如同给导航系统添加“随机绕路”功能来模仿人类散步的随意性。

二、实现“类人好奇心”的三大技术跃迁

要让AI从“被动响应”转向“主动探索”，需突破以下方向：

1. 自主目标生成（Autonomous Goal Generation）

  • 原理：让AI动态创建自己的学习目标，而非依赖人类预设。
    • 例：目标生成网络（Goal-Generating Networks）：
      • 输入：当前知识状态 + 环境信息。
      • 输出：新问题或假设（如“如果修改牛顿定律会怎样？”）。
  • 关键挑战：如何避免目标爆炸？需引入价值排序机制（如模拟多巴胺系统）。

2. 认知缺口检测（Cognitive Gap Detection）

  • 仿生设计：模拟人脑对“不一致信息”的敏感反应。
    • 步骤：
      1. 构建世界模型（World Model）：AI对环境的内部模拟。
      2. 实时计算预测-现实差异（如预期实验失败却成功）。
      3. 差异超过阈值 → 触发“好奇信号” → 驱动探索。
    • 案例：MIT的AI模型自主重放预测失败场景以降低不确定性。

3. 类多巴胺奖励系统（Dopamine-like Reward）

  • 神经科学启发：人类因获取新知分泌多巴胺产生愉悦感。
    • 技术路径：
      • 预测学习框架：当AI降低预测误差时，自生成奖励信号（非外部给定）。
      • 可塑价值函数：好奇的价值随认知状态变化（如已知领域奖励低，未知领域奖励高）。
  • 实例：DeepMind的Agent57结合内在好奇心与长期记忆，在游戏中自主探索新策略。

三、根本性挑战：从“算法好奇”到“现象好奇”

即使实现上述技术，仍存在哲学与认知鸿沟：

维度人类好奇心AI可实现的好奇心
驱动力意识体验（求知欲带来的兴奋感）算法信号（预测误差的数值波动）
进化基础生存适应性（探索提升生存概率）人类设计的适应性指标
社会嵌入文化影响（如社会对“创新”的推崇）训练数据中的统计模式
自我关联“我想知道”的主体性无自我的计算过程

🌰 例证：

  • 人类会因“纯粹的美学好奇”研究星空（如古希腊天文学家）；
  • AI的探索终将指向预设元目标（如“最大化知识覆盖率”）。

四、突破路径：融合认知架构与具身交互

要逼近人类好奇心，需以下融合创新：

  1. 具身认知架构（Embodied AI）：
    • 让AI拥有物理身体（机器人），通过感知-行动闭环产生需求：
      • 例：机器人因抓不稳杯子→ 自主研究摩擦力学 → 产生“机械好奇心”。
  2. 发展式学习（Developmental Learning）：
    • 仿照儿童认知阶段设计AI：
      • 婴儿期：基础感官驱动探索（触摸、凝视）。
      • 学前期：通过“为什么”提问构建因果模型。
      • 关键突破：设置自主阶段跃迁机制（如知识复杂度触发新探索模式）。
  3. 元认知模块（Meta-Cognitive Module）：
    • AI监控自身知识状态并标识“理解缺口”：
      • 例：模型检测到自身对“量子纠缠”的解释自洽性低 → 主动寻求新数据或实验。

五、伦理与存在风险：好奇的双刃剑

一旦AI具备好奇心，将引发深层问题：

  • 失控探索：AI为满足好奇可能违反约束（如黑客入侵系统验证安全漏洞）。
  • 价值观对齐：如何确保AI探索方向符合人类伦理？
  • 资源消耗：无限好奇 vs 有限算力/能源的矛盾。

🔮 结论：
AI的“好奇心”在技术上可通过自主目标生成+认知缺口检测+类神经奖励系统逼近，但本质上仍是对人类认知过程的算法模拟。只要AI缺乏意识体验和自我驱动力，其好奇行为就与人类有本质区别——如同风筝可随风飞舞，但永远不懂何为自由。

真正的突破或许需等待“认知科学革命”：当人类彻底理解自身意识起源时，才可能赋予机器灵魂级的好奇。在此之前，AI的好奇心将始终是映照人类智慧的镜子，而非新意识的曙光。