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凡科怎么建站教程,网页美工设计的要点分别是什么,海南省建设网站,php是网站开发语言吗简介 这篇论文系统分析了LLM的六大根本局限性#xff1a;模型幻觉、上下文局限、推理能力问题、查询脆弱性、多模态挑战和Benchmark局限。文章通过形式化证明揭示了这些局限为何不可避免#xff0c;如幻觉源于计算理论限制#xff0c;上下文受位置编码饱和影响#xff0c;推…简介这篇论文系统分析了LLM的六大根本局限性模型幻觉、上下文局限、推理能力问题、查询脆弱性、多模态挑战和Benchmark局限。文章通过形式化证明揭示了这些局限为何不可避免如幻觉源于计算理论限制上下文受位置编码饱和影响推理能力受目标错配制约多模态融合存在信息瓶颈等。理解这些局限性对开发更可靠的大模型应用至关重要。大语言模型发展到今天人们已经发现了它的很多局限性。研究者们试图通过改进模型来消除它们模型使用者们也设计了很多机制来规避这些局限性的影响。今天一起来读一篇综述论文系统地了解一下LLM的局限性到底有哪些《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》 https://arxiv.org/abs/2511.12869全文分为六个章节• 模型幻觉• 上下文的局限• 推理能力的问题• 查询的脆弱性• 多模态问题• Benchmark的局限这篇文章的贡献在于不但系统性地阐述了这些局限而且用形式化的表达数学公式来精确地证明了一些局限性为什么不可避免。以下分章节总结这篇论文的要点。关于各个局限性的形式化论证请参考原论文。幻觉首先在数学上模型幻觉是不可能根除的。从可计算性理论来说总是可以构造一个数据分布让模型无法精确拟合这个分布在一些数据点上出现幻觉另外总有一些无法计算的问题比如图灵停机问题模型在其上必出现幻觉。从信息论的角度来说模型的容量参数量是有限的必然无法在无限的问题空间中做到准确预测。其次训练数据本身也会必然带来各种幻觉问题。比如数据的不完整性、时效性让模型无法存储未知数据数据中存在噪音、虚假信息模型无法判断真伪数据的分布不均skewed让长尾部分的数据不能被模型有效记忆数据的内部冲突让模型的输出对prompt极其敏感prompt的细微差异可能产生完全相反的答案训练数据中benchmark的污染让我们无法精确评估模型的能力。模型的训练/评估方法鼓励模型编造答案而不是承认无知“我不知道”总是不得分而编造答案总有一定猜中的几率。RLHF也有Reward Hacking的问题模型总是倾向于输出看起来流畅有条理、容易得到人类认可的文字这可能会牺牲逻辑性、准确度。这里可以参见另一篇文章的讨论LLM幻觉 - 怎样让LLM更加Truth-Seeking创造性creativity和准确度factuality不可调和的矛盾或者说是Exploration和Exploitation二者的矛盾。要让模型的输出有一定的创造性比如调节temperature等参数输出的分布更广准确性就必然会下降而在某些领域比如文学创作幻觉本身就是创造性的一种体现反之限制输出的确定性也必然导致创造力的降低。我们必须根据应用的领域做灵活调节。上下文尽管LLM的名义上下文Context Window在不断增长能被模型有效使用的上下文长度却非常有限。关于这个问题有一个系统性的研究Context Rot。模型无法有效使用整个Context有几方面的原因训练数据在Context中存在左偏Left skewed。大部分训练数据都较短集中在Context左侧致使位于右侧的参数空间无法得到充分的训练。实际使用中有效的Context长度远小于最大Context往往不到最长训练数据的50%。位置编码在长序列的情况下存在饱和saturation的问题。无论是Sin编码还是RoPE编码距离过远的位置编码几乎都接近正交严重丧失区分度。这使得模型难于处理距离较远token的关联性。最近的研究通过NTK-aware和Scaled RoPE来化解这个问题。第三方面是注意力机制本身的问题。当token序列过长时注意力呈现Overload现象类似人类的注意力涣散。Softmax的机制中大量的token会占据注意力的主体一个token要获得足够的注意力它的分数就必须比其他的token大Log(N)倍。N越大就越难以达到这种非常显著的分数差距或者说难以获得高对比度的注意力分布。另外注意力机制中的平方级的运算在长token序列的情况下也给浮点数精度带来考验错误积累和梯度消失的问题都会更加明显。推理能力时至今日对于LLM是否真能胜任推理工作仍然没有定论。比如这篇论文苹果论文LLM所谓的推理就是个幻觉[1]就曾引发很多争议。基于likelyhood的训练机制使得LLM本质上就是一个“填空机器”这和基于因果关系、固定规则的推理机制本质是不同的。所以LLM只能捕捉到语言表面的相关性对于复杂的、深层的推理问题往往表现不佳汉诺塔[2]、象棋[3]。LLM在推理上的局限性有三个成因目标错配mismatch。我们训练的目标是最终结果的正确性中间推理步骤不重要甚至是可有可无的。这种激励机制会让模型编造看似合理、连贯的推理过程应该改进一种按步骤反馈step-aware的机制让推理步骤都能接收到奖惩信号。模型往往会把错误的相关性数据correlation引入推理过程而不是按照因果关系去推理。模型往往会陷入贪婪或者说短视的搜索策略不会回溯。虽然推理中也会出现自我纠正的现象Wait…但是这种现象的成因到底是对人类推理过程的模仿还是来自对问题本身的理解在引导推理方面已经有了一些成功的尝试比如长/短推理。作者认为这种推理能力上的局限性是根植于LLM模型结构和训练模式的只有用新的范式才能根除他也提到了HRM等新型架构。文章列举了几种提高模型推理能力的实用手段• PAL - Program-Aided Language Models用程序辅助大模型进行符号化的推理比如用python脚本去解决汉诺塔问题。• CoVe - Chain-of-Verification用单步验证、自我修正的方式提高推理步骤的可靠性。• Neuro-Symbolic Integration把神经网络LLM和符号推理机制结合起来。• 多模态推理 - 引入其他模态的Grounding扩大推理证据的范围。RAGRAG系统已经是AI应用的一种主流模式。RAG系统的效果依赖两方面的因素一是搜索的质量即能不能找到相关的数据二是LLM能不能充分利用Context中的引用数据。Relevance–Coverage Dilemma。Context的空间是有限的所以必须选择和问题相关的资料。如果引用资料很多coverage有一定保障但是可能包含很多无关数据如果注重relevance谨慎选择数据可能会损失coverage所以要有所取舍。放入Context数据的排序也很重要。Context比较长的时候会出现lost-in-the-middle的问题只有开始和结束部分的token会获得比较高的注意力权重。所以数据的不同排序会导致LLM得出不同的结果。记忆污染问题。索引资料库中可能存在污染数据它们和Query强相关从而把其他相关数据排除在外。实验证明只要5个“有毒”文档就能导致RAG程序的表现下降90%。LLM对于Context中的数据和问题是否相关没有很强的判别能力无关数据可能构成distractor影响LLM在问题上的表现一篇无关文档就能让Performance下降30%。在模型的世界知识和引用数据出现冲突时还有一个“该信谁”的问题。要让模型把所有结论基于引用数据需要额外的训练、引导。多模态多模态模型的一个主要问题就是文本模态的绝对主导地位视觉模态的数据被强制转换到文本的空间中。文本数据在注意力结构中也存在压倒性的优势论文提到一个例子文本token的注意力是Vision token的157倍。把多种模态融合在一个Latent空间中等于人为创造了一个信息瓶颈一个有损的信道。为了融合text和vision两种不同token一般对Vision token进行分片patchify这种机制破坏了视觉数据的连续性。不同模态数据之间会产生错误的相关性导致跨模态的幻觉、跨模态的数据污染。不同模态之间的参数存在不同的学习速率导致训练时难以对齐。和单文本模型不同增大模型的大小并不能解决问题因为不同模态的Scaling Law也有不同的特点Divergent Scaling Laws。BenchmarksBenchmark的首要问题当然是数据污染。不管是有意还是无意Benchmark都已经进入各个模型的训练数据集。对于LLM-as-judge的评估方式也存在一些天然的缺陷self-bias对自身模型的偏向Position bias对不同位置数据的偏向Verbosity bias对较长内容的偏向。Benchmark常常忽略compute efficiency的比较往往模型的算力消耗FLOPs越多时间越长效果越好但是很多benchmark只比较最终结果没有把计算效率纳入考虑。测试结果的稳定性不高采用不同的种子不同的prompt的格式会得到不同的结果模型的版本升级也会影响模型评估的准确性。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】