奇异学习理论：RLCT视角下的模型涌现能力预测 大家好，今天我们来深入探讨一个激动人心的领域——奇异学习理论（Singular Learning Theory, SLT），以及它如何利用真实对数规范阈值（Real Log Canonical Threshold, RLCT）来预测深度学习模型等复杂模型的涌现能力。SLT为理解和预测模型的泛化性能提供了一个强大的数学框架，尤其是在传统统计学习理论失效的场景下。 1. 引言：传统学习理论的局限与SLT的必要性 传统的统计学习理论，如VC维理论、Rademacher复杂度等，在分析模型泛化能力时取得了显著的成果。然而，这些理论通常基于以下假设： 模型是良态的（well-behaved），即其参数空间是光滑的，损失函数是凸的或至少是局部凸的。 存在唯一的全局最优解。 模型满足一致收敛性。 但现实中的深度学习模型往往不满足这些条件。深度神经网络具有高度非线性和复杂结构，其参数空间包含大量的局部极小值、鞍点和奇异点。此外，损失函数通常是非凸的，并且模型的行为可能表现出不一致的收敛性。因此，传统的学习理论无法准确预测深度学习模型的泛化性能，尤其是在模 …
神经正切核（NTK）视角的缩放定律：无限宽网络极限下的学习动力学推导
神经正切核（NTK）视角的缩放定律：无限宽网络极限下的学习动力学推导 大家好，今天我们来深入探讨一个深度学习领域的核心概念：神经正切核 (Neural Tangent Kernel, NTK)。我们将从 NTK 的基本原理出发，逐步推导出无限宽网络极限下的学习动力学，并最终解释缩放定律 (Scaling Laws) 如何在 NTK 框架下体现。 1. 神经网络与函数空间 首先，我们需要明确神经网络的本质：它是一个参数化的函数。给定输入 x 和网络参数 θ，神经网络 f(x; θ) 输出一个预测值。 深度学习的目标是找到一组最优参数 θ，使得 f(x; θ)* 尽可能接近真实函数。 例如，一个简单的两层全连接神经网络可以表示为： import numpy as np def relu(x): return np.maximum(0, x) def neural_network(x, W1, b1, W2, b2): “”” 两层全连接神经网络。 Args: x: 输入向量 (shape: (input_dim,)). W1: 第一层权重矩阵 (shape: (hidden_dim, in …
大模型训练中的Grokking现象：验证集损失突然下降背后的相变与权重范数分析
Grokking 现象：一场深度学习的“顿悟” 大家好，今天我们来聊聊深度学习训练中一个比较神秘，但又逐渐被大家重视的现象：Grokking。这个词源于科幻小说《异乡异客》，意指完全理解某件事物。在深度学习语境下，Grokking 指的是模型在训练初期，训练损失下降很快，但验证集损失几乎没有下降，甚至还在波动。然而，经过漫长的训练后，验证集损失会突然大幅下降，模型仿佛“顿悟”了一般，泛化能力瞬间提升。 这个现象最早由 OpenAI 的团队在一篇名为 "Memorization and Generalization in Deep Learning" 的论文中提出。他们发现，在一些简单的任务上，模型会先记住训练数据，然后才学会泛化。这种“先死记硬背，后融会贯通”的过程，引起了广泛关注。 Grokking 现象的直观理解 为了更好地理解 Grokking，我们可以将其与传统的机器学习训练过程进行对比： 传统机器学习： 通常，训练损失和验证集损失会同步下降。模型在训练过程中逐步学习数据的模式，并不断提升泛化能力。 Grokking： 训练损失迅速下降，表明模型在快速学习训 …
Quiet-STaR：大模型在生成每个Token前进行隐式内部推理（Thinking）的训练方法
Quiet-STaR：大模型隐式内部推理训练方法详解 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一种针对大型语言模型的训练方法，名为 Quiet-STaR (Quiet Self-Training with Rationale)。这种方法的核心思想是在模型生成每个token之前，促使其进行隐式的内部推理，从而提升模型的推理能力和生成质量。 1. 背景：大型语言模型的推理挑战 大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色，但它们在复杂推理、多步问题解决等方面仍然面临挑战。传统的训练方法通常侧重于最大化生成文本的概率，而忽略了模型内部的推理过程。这导致模型在面对需要深层理解和逻辑推理的任务时，容易出现幻觉（hallucination）或产生不一致的结果。 例如，对于一个简单的数学题：“小明有3个苹果，小红给了他2个，现在小明有几个苹果？”，一个仅仅基于文本概率的模型可能直接输出“5”，而没有真正理解题意和进行加法运算。 2. Quiet-STaR 的核心思想 Quiet-STaR 方法旨在解决上述问题，其核心思想是：在模型生成每个token之前，强制模型进行一次“隐式推理”（Quie …
Prover-Verifier Games：通过验证器模型提供的反馈信号提升推理模型的逻辑严密性
Prover-Verifier Games：利用验证器反馈提升推理模型的逻辑严密性 大家好，今天我们来探讨一个非常有趣且前沿的领域：Prover-Verifier Games，以及如何利用验证器模型提供的反馈信号，来提升推理模型的逻辑严密性。在人工智能领域，尤其是大语言模型（LLMs）的应用中，模型的推理能力至关重要。然而，当前的模型在复杂推理场景下，往往会出现逻辑错误、事实偏差等问题。Prover-Verifier Games 提供了一种有效的框架，通过引入验证器角色，对推理过程进行监督和指导，从而显著提升模型的推理质量。 1. 推理模型的挑战与局限 在深入 Prover-Verifier Games 之前，我们首先需要理解当前推理模型所面临的挑战。尽管 LLMs 在很多任务上表现出色，但在需要深度推理、多步推理或依赖特定知识的场景下，它们的表现往往不够稳定。 逻辑错误: 模型可能会在推理过程中出现逻辑上的跳跃或矛盾，导致结论错误。 事实偏差: 模型可能会生成不准确或与事实相悖的信息。 缺乏解释性: 模型的推理过程往往是黑盒，难以理解和调试。 泛化能力不足: 模型在训练数据之外的场景 …
Chain-of-Verification (CoVe)：生成基线响应并规划验证问题以减少幻觉
Chain-of-Verification (CoVe)：减少大型语言模型幻觉的技术讲座 大家好，今天我们来探讨一个非常重要的议题：如何减少大型语言模型（LLMs）的幻觉。幻觉，指的是LLMs生成的信息与事实不符，或者根本不存在。这在很多应用场景下是不可接受的，例如医疗诊断、法律咨询等。我们今天要重点介绍一种名为Chain-of-Verification (CoVe)的方法，它通过生成基线响应并规划验证问题来降低幻觉。 幻觉的根源与挑战 在深入CoVe之前，我们需要理解幻觉产生的原因。LLMs本质上是概率模型，它们根据训练数据中的模式来生成文本。这意味着： 知识不完整性： 训练数据无法覆盖所有知识领域，LLMs可能会遇到未知的或罕见的事实。 数据噪声： 训练数据可能包含错误信息或偏见，导致LLMs学习到不准确的知识。 生成过程的不确定性： LLMs的生成过程具有一定的随机性，即使输入相同，也可能产生不同的输出。 缺乏常识推理： LLMs缺乏人类的常识推理能力，难以判断生成内容的合理性。 因此，减少幻觉的关键在于： 提高知识覆盖率： 使用更全面、更准确的训练数据。 增强推理能力： 提升L …
Self-RAG：训练模型输出检索标记（Reflection Tokens）以自我控制检索行为
Self-RAG：赋予语言模型自我反思能力的检索增强生成 大家好，今天我们来深入探讨一个非常有趣且前沿的研究方向：Self-RAG，即Self-Reflective Retrieval Augmented Generation。简单来说，Self-RAG的核心思想是训练语言模型，使其在生成文本的同时，能够输出一些特殊的“反射标记”（Reflection Tokens），这些标记用于控制模型自身的检索行为，从而更好地利用外部知识库，提升生成质量和可靠性。 1. 传统检索增强生成（RAG）的局限性 在深入Self-RAG之前，我们先回顾一下传统的RAG方法。RAG的基本流程如下： 检索（Retrieval）： 给定一个输入prompt，使用检索模型（例如，基于向量相似度搜索的FAISS或基于关键词匹配的BM25）从外部知识库中检索出相关的文档片段。 增强（Augmentation）： 将检索到的文档片段与原始prompt拼接在一起，形成一个增强的输入。 生成（Generation）： 将增强的输入送入语言模型，生成最终的输出文本。 尽管RAG在很多场景下都表现出色，但它仍然存在一些局限性： …
System 2 Attention：通过重写输入Prompt移除无关信息以提升推理准确率
System 2 Attention：重塑Prompt，提升推理精度 各位技术同仁，大家好。今天我们探讨一个在AI领域，尤其是在大语言模型（LLM）应用中日益重要的课题：System 2 Attention，或者更具体地说，如何通过重写输入Prompt，移除无关信息，从而显著提升模型的推理准确性。 1. 什么是System 1 和 System 2？ 理解System 2 Attention之前，我们需要先了解认知心理学中的System 1 和 System 2 理论，这为我们理解LLM如何处理信息提供了一个有用的框架。 System 1 (直觉系统): 快速、自动、无意识，依赖于启发式方法和模式识别。它擅长处理简单、熟悉的任务，例如识别物体、理解简单的语言。在LLM中，可以类比为模型基于训练数据直接输出结果，无需复杂的思考过程。 System 2 (理性系统): 缓慢、审慎、有意识，需要付出努力和集中注意力。它擅长处理复杂、新颖的任务，例如逻辑推理、问题解决、批判性思维。在LLM中，可以类比为模型在生成最终答案之前，进行多步思考和推理的过程。 System 1 的局限性在于容易受到偏 …
Batched Speculative Decoding：在Batch推理场景下应用投机采样的复杂调度
Batched Speculative Decoding：在Batch推理场景下应用投机采样的复杂调度 大家好，今天我们来深入探讨一个前沿的LLM推理加速技术——Batched Speculative Decoding。投机采样 (Speculative Decoding) 已经成为加速LLM推理的热门方法，它通过引入一个小的“草稿模型 (Draft Model)”来预测多个后续token，然后用一个大的“目标模型 (Target Model)”来并行验证这些预测。如果预测正确，则可以显著减少Target Model的调用次数，从而加速推理。 然而，在实际应用中，尤其是在高吞吐量的Batch推理场景下，如何高效地调度和管理这些投机采样过程，以最大化加速效果，是一个具有挑战性的问题。这就是我们要讨论的重点：Batched Speculative Decoding中的复杂调度。 1. 投机采样 (Speculative Decoding) 基础回顾 为了更好地理解Batched Speculative Decoding，我们首先回顾一下其核心思想。传统的自回归解码过程是串行的，每次只能生成 …
S-LoRA：在多租户服务中实现成百上千个LoRA适配器的可扩展服务架构
S-LoRA：在多租户服务中实现成百上千个LoRA适配器的可扩展服务架构 大家好！今天我们来深入探讨一个非常有趣且极具挑战性的主题：如何在多租户环境中实现成百上千个LoRA（Low-Rank Adaptation）适配器的可扩展服务架构，即 S-LoRA。 LoRA 作为一种高效的参数高效微调方法，已经广泛应用于各种预训练语言模型（PLM）的定制化场景。然而，当我们需要在多租户环境下为每个租户提供独立的 LoRA 模型时，传统的服务架构会面临诸多挑战，例如内存占用过高、模型切换延迟大、资源利用率低等。S-LoRA 的出现正是为了解决这些问题，它通过一系列巧妙的设计，实现了 LoRA 模型的高效共享和动态切换，从而构建一个可扩展的多租户服务架构。 LoRA 的基本原理回顾 在深入 S-LoRA 之前，我们先简单回顾一下 LoRA 的基本原理。LoRA 的核心思想是在预训练模型的基础上，引入少量的可训练参数，这些参数通常以低秩矩阵的形式存在。在微调过程中，我们只更新这些低秩矩阵，而冻结预训练模型的原始参数。 具体来说，对于预训练模型的某个权重矩阵 W0，LoRA 会引入两个低秩矩阵 A 和 …