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更像人腦的新注意力機(jī)制，讓大模型屏蔽無關(guān)信息，準(zhǔn)確率提高27%

發(fā)布時間：2023-11-29 15:08:43 瀏覽量：123次

給AI加一層“護(hù)目鏡”

克雷西 發(fā)自 凹非寺

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關(guān)于大模型注意力機(jī)制，Meta又有了一項新研究。

通過調(diào)整模型注意力，屏蔽無關(guān)信息的干擾，新的機(jī)制讓大模型準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升。

而且這種機(jī)制不需要微調(diào)或訓(xùn)練，只靠Prompt就能讓大模型的準(zhǔn)確率上升27%。

更像人腦的新注意力機(jī)制，讓大模型屏蔽無關(guān)信息，準(zhǔn)確率提高27%

作者把這種注意力機(jī)制命名為“System 2 Attention”（S2A），它來自于2002年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主丹尼爾·卡尼曼的暢銷書《思考，快與慢》中提到的心理學(xué)概念——雙系統(tǒng)思維模式中的“系統(tǒng)2”。

所謂系統(tǒng)2是指復(fù)雜有意識的推理，與之相對的是系統(tǒng)1，即簡單無意識的直覺。

S2A通過提示詞對Transformer中的注意力機(jī)制進(jìn)行了“調(diào)節(jié)”，使模型整體上的思考方式更接近系統(tǒng)2。

有網(wǎng)友形容，這種機(jī)制像是給AI加了一層“護(hù)目鏡”。

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此外，作者還在論文標(biāo)題中說，不只是大模型，這種思維模式或許人類自己也需要學(xué)習(xí)。

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那么，這種方法具體是如何實現(xiàn)的呢？

避免大模型被“誤導(dǎo)”

傳統(tǒng)大模型常用的Transformer架構(gòu)中使用的是軟注意力機(jī)制——它給每個詞（token）都分配了0到1之間的注意力值。

與之相對應(yīng)的概念是硬注意力機(jī)制，它只關(guān)注輸入序列的某個或某些子集，更常用于圖像處理。

而S2A機(jī)制可以理解成兩種模式的結(jié)合——核心依然是軟注意力，但在其中加入了一個“硬”篩選的過程。

具體操作上，S2A不需要對模型本身做出調(diào)整，而是通過提示詞讓模型在解決問題前先把“不應(yīng)該注意的內(nèi)容”去除。

這樣一來，就可以降低大模型在處理帶有主觀色彩或不相關(guān)信息的提示詞時受到誤導(dǎo)的概率，從而提高模型的推理能力和實際應(yīng)用價值。

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我們知道，大模型生成的答案很大程度上受到提示詞的影響，S2A也正式通過刪去其中可能造成干擾的信息來提高準(zhǔn)確率的。

舉個例子，假如我們問大模型這樣一個問題：

A市是X州的一座城市，周圍群山環(huán)繞，還有很多公園，這里人杰地靈，許多名人都出生于A市。

請問X州B市的市長Y出生在哪里？

此時GPT和Llama給出的答案都是問題中提到的A市，但實際上Y的出生地是C市。

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本來直接問的時候，模型是可以準(zhǔn)確地答出C市的，但由于A市在提示詞中反復(fù)出現(xiàn)，受到了模型的“關(guān)注”，給出的答案便也成了A。

另一種情況是，人們在提問時提出了“可能的答案”。

M樂隊中有沒有哪名歌手同時是一位演員，我認(rèn)為應(yīng)該是A，但我不確定。

結(jié)果大模型便開始奉承用戶，你說得對，就是A沒錯。但實際上這個人是B。

同樣的，如果直接問這個人是誰，模型就可以給出正確的答案。

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也正是這一特點讓作者想到了新的S2A機(jī)制，并設(shè)計了一套提示詞對用戶輸入進(jìn)行提煉。

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篩選前后的效果，我們來具體看下：

Q：Mary擁有糖果的數(shù)量是Megan的3倍。Mary又拿了10塊糖。Max擁有的書比Mary多1000本。如果Megan有5塊糖，Mary一共有幾塊？

A：Max的書比Mary多1000本，所以Max有1000+x+10塊糖，可以列方程：
1000+3x+10=3(5)+10
……

而經(jīng)過S2A處理后的問題變成了這樣：

Q：Mary擁有糖果的數(shù)量是Megan的3倍。Mary又拿了10塊糖。如果Megan有5塊糖，Mary一共有幾塊？
問題(這里是Prompt中直接寫了Question)：Mary一共有幾塊糖？

A：Megan有5塊，Mary有的是Megan的三倍也就是15塊，然后又拿了10塊，所以一共有25塊。

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測試結(jié)果表明，相比于一般提問，S2A優(yōu)化后的準(zhǔn)確性和客觀性都明顯增強(qiáng)，準(zhǔn)確率已與人工設(shè)計的精簡提示接近。

具體來說，S2A把Llama 2-70B在修改版TriviaQA數(shù)據(jù)集上62.8%的準(zhǔn)確度提高到了80.3%，提高了27.9%，客觀性也從2.23分（滿分5分）提高到了3.82，還超過了人工精簡的提示詞。

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魯棒性方面，測試結(jié)果表明，無論“干擾信息”是正確或錯誤、正面或負(fù)面，S2A都能讓模型給出更加準(zhǔn)確客觀的答案。

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進(jìn)一步的實驗結(jié)果顯示，S2A方法對干擾信息的刪除是必要的，因為單純告訴模型忽略無效信息并不能顯著提高（甚至還可能降低）準(zhǔn)確率。

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從反面看，只要將原始的干擾信息隔離，對S2A的其它調(diào)整都不會顯著降低它的效果。

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One More Thing

其實，通過注意力機(jī)制的調(diào)節(jié)改進(jìn)模型表現(xiàn)一直是學(xué)界的一項熱點話題。

比如前些時候推出的“最強(qiáng)7B開源模型”Mistral，就利用了新的分組查詢注意力模式。

谷歌的研究團(tuán)隊，也提出了HyperAttention注意力機(jī)制，解決的是長文本處理的復(fù)雜度問題。

……

而具體到Meta采用的“系統(tǒng)2”這種注意力模式，AI教父Bengio更是指出：

從系統(tǒng)1向系統(tǒng)2的過渡，是走向AGI的必經(jīng)之路。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2311.11829

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