卷首语：我所知的是我自己非常无知，所以我要不断学习。
写给AI入行比较晚的小白们（比如我自己）看的，大神可以直接路过无视了。
有一种改进大语言模型（LLM）推理能力的技术：生成知识作为提示的一部分。这种方法由 Liu 等人（2022）提出，旨在通过让模型先生成相关知识，再将这些知识整合到推理过程中，从而提高模型在常识推理和复杂任务中的表现。
1. 背景与问题
(1) LLM 的局限性
- 大语言模型在处理需要常识或世界知识的任务时，可能会生成错误的答案。
- 例如，模型可能会因为缺乏对问题背景的理解而做出错误的预测：
- 这个回答是错误的，因为高尔夫球的目标是以最低的分数完成比赛，而不是“更高的得分”。
(2) 传统方法的不足
- 传统的提示工程方法（如链式思维提示，CoT）虽然可以引导模型逐步推理，但仍然依赖于模型本身的知识库。
- 如果模型的内置知识不足，或者提示没有提供足够的背景信息，模型可能会生成错误的答案。
2. 核心思想
(1) 方法概述
- 在模型做出预测之前，先让模型生成与问题相关的知识。
- 将生成的知识作为提示的一部分，帮助模型更好地理解问题并得出正确答案。
(2) 工作流程
- 生成知识：
- 给模型一个输入（如问题或陈述），让它生成与之相关的背景知识。
- 例如：
- 整合知识：
- 将生成的知识与问题结合，重新格式化为问答（QA）格式。
- 例如：
- 推理与回答：
- 基于生成的知识，模型进行推理并得出答案。
- 例如：
3. 方法的优势
(1) 提高推理准确性
- 通过生成知识，模型可以弥补自身知识库的不足，避免因缺乏背景信息而生成错误答案。
- 例如，在高尔夫球的问题中，生成的知识明确指出了比赛的目标是“最低分”，从而帮助模型得出正确答案。
(2) 适用于常识推理任务
- 这种方法特别适合需要常识或世界知识的任务，例如：
- 判断陈述的正确性。
- 回答涉及背景知识的问题。
- 解决需要多步推理的复杂任务。
(3) 增强模型的解释能力
- 生成知识的过程可以作为模型推理的“解释”部分，帮助用户理解模型是如何得出答案的。
- 例如：
(4) 减少提示设计的复杂性
- 传统的提示工程需要设计复杂的提示来引导模型生成正确答案，而生成知识的方法可以通过简单的提示生成相关背景信息，从而简化提示设计。
4. 方法的局限性
尽管生成知识的方法有显著的优势，但它也存在一些局限性：
(1) 知识生成的质量
- 如果模型生成的知识本身不准确或不相关，可能会导致错误的推理。
- 例如：
- 在这种情况下，错误的知识直接导致了错误的答案。
(2) 计算成本
- 生成知识的过程需要额外的计算资源，尤其是在处理复杂问题时，可能需要生成多条知识。
- 这会增加推理的时间和成本。
(3) 不适用于所有任务
- 生成知识的方法主要适用于需要背景信息的任务，对于简单的生成任务（如翻译、摘要）可能没有明显优势。
(4) 知识的整合与选择
- 当生成多条知识时，如何选择最相关的知识并整合到推理过程中是一个挑战。
- 如果知识之间存在矛盾，可能会影响模型的推理能力。
5. 应用场景
生成知识作为提示的方法可以应用于以下场景：
(1) 常识推理
- 解决涉及常识判断的问题，例如：
(2) 科学与技术问答
- 回答涉及科学或技术背景的问题，例如：
(3) 复杂推理任务
- 解决需要多步推理的任务，例如数学问题、逻辑推理等。
(4) 教育与学习
- 为学生提供详细的背景知识和解释，帮助他们更好地理解问题。
6. 展望
生成知识作为提示的一部分，是一种改进大语言模型推理能力的有效方法。它通过让模型生成相关背景知识，弥补了模型知识库的不足，从而提高了推理的准确性和解释能力。
未来发展方向
- 知识生成的优化：改进知识生成的质量和相关性，减少错误知识的影响。
- 自动知识选择：开发算法自动选择最相关的知识，避免知识冲突。
- 多模态知识生成：结合文本、图像、音频等多模态信息，生成更全面的知识。
- 与外部知识库结合：将生成知识与外部知识库（如维基百科）结合，进一步提升模型的推理能力。