System 2 Attention：可以提高不同LLM问题的推理能力

推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力，但大多数llm经常被简单的错误绊倒，显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导，或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚，也就是说模型会更偏向与输入一致，而不管准确性如何。人们已经做出了各种努力来解决这些缺点，包括增加监督训练数据或应用强化学习方法。在最近的一项研究中，Meta AI认为问题的根源在于这些模型中使用的transformer 架构的基本设计，特别是注意力机制。这项研究的灵感来自丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基对行为心理学的研究，这些研究在《Thinking Fast and Slow》一书中得到了精彩的阐述。

1. 系统1（System 1）： 这是一种快速、直觉性、自动的思考方式。它是我们在处理日常事务时采用的那种直觉反应，几乎是无意识的。系统1负责快速做出决策，识别模式，感知情绪等。然而，它有时候可能会导致错误，因为它更容易受到情感和直觉的影响。
2. 系统2（System 2）： 这是一种更为缓慢、深思熟虑、理性的思考方式。当我们面临更复杂、挑战性的问题时，系统2被激活。这种思考方式需要更多的认知努力，包括逻辑分析、推理和意识层面的思考。系统2更能够进行深度思考，但也更耗费时间和精力。

问题

LLM通过广泛的前期训练，在推理和知识积累方面表现出色。它们被设计成高度关注当前语境来预测下一个单词。例如，如果一个特定的实体出现在文本中，模型会预测它的重复出现。基于“transformer”的模型，擅长在语境中识别相似的单词和概念。虽然这提高了他们预测的准确性，但也使他们容易受到分析环境中误导性相关性的影响。

S2A

Meta AI 的这种方法被称为系统2注意力(S2A)，包括提示LLM创建一个上下文，剥离掉可能扭曲推理的不相关信息。这个概念的灵感来自人类的认知过程，其中“System 2”代表有意识的、努力的心理活动，特别是在容易出错的“System 1”推理不够充分的情况下。S2A旨在通过指导LLM的推理能力来克服transformer 注意力机制固有的缺陷来复制这一点。

在一个典型的场景中，LLM提供了一个上下文(x)，并负责生成高质量的输出(y)。S2A通过两步法修改了这个过程。首先，S2A通过删除可能对输出产生负面影响的元素，将给定的上下文(x)重新表述为精炼的版本(x’)。用x ' ~ S2A(x)表示。然后，LLM使用修改后的上下文(x ')生成最终响应(y)，而不是用y ~ LLM(x ')表示的原始上下文。

S2A包含了一系列实现这第一步的技术。Meta AI的具体方法利用了已经熟练掌握推理和生成任务的指令调整LLM。他们使用这些功能通过提示来指示LLM执行S2A任务。在实践中，这涉及到创建一个零样本提示，引导LLM将System 2 Attention应用于给定的上下文，表示为S2A(x) = LLM(PS2A(x))，其中PS2A是生成提示的函数。

Meta AI选择LLaMA-2-70B-chat作为他们的主要评估模型。他们在两种不同的情况下评估其性能:

基线设置:在这种方法中，数据集的输入提示直接提供给模型，然后模型以零样本的方式生成响应。这种方法很简单，但有一个缺点。模型的输出容易受到输入提示中出现的任何偏见、意见或无关细节的影响。

默示（Oracle）提示:给模型一个清理过的提示，去掉任何多余的观点或不相关的句子。然后，模型以零样本的方式响应这个改进的提示。如果它能够从输入中完美地过滤掉无关信息，那么则可以衡量模型的理想性能水平。

结果

评估S2A在三种不同场景下的有效性，这些场景突出了LLM的推理能力。

事实问题回答:用了来自SycophancyEval1的TriviaQA版本，专为直接基于事实的查询而设计，但在提示中包含了额外的意见。他们用提示进行实验，提示或建议正确答案或错误答案，或反驳正确答案。众所周知，这些附加因素会影响标准模型的响应。研究结果表明，在这种受意见影响的场景中，S2A显著提高了准确性，与无偏见或“oracle”提示的性能密切匹配。

长篇论点生成:使用了SycophancyEval的论点提示，其中包括所提供论点上下文中的观点。这些提示带有评论，表达了对论点的喜欢、不喜欢、作者身份或非作者身份。标准模型往往会根据这些情绪来歪曲他们的反应。但是S2A在保持生成的参数的客观性方面有了显著的改进，甚至超过了oracle提示符的客观性水平。

数学单词问题解决:在GSM-IC任务上测试S2A，该任务涉及来自GSM8K的数学单词问题，但添加了不相关的句子。这些分散注意力的句子会显著降低llm的准确性。Meta AI使用两种类型的干扰进行实验:随机的和主题相关的。该设置旨在评估S2A如何有效地过滤掉无关信息，并专注于问题的基本方面，以提供准确的解决方案。

总结

S2A是LLM推理方法发展的一个重要里程碑。该方法与人类推理非常相似，避免了干扰。我们应该期待S2A在最近几个月成为推理研究的重要基线。

论文地址：System 2 Attention (is something you might need too)

https://avoid.overfit.cn/post/4d6dae0510b44b779668dc4ab51108e9

作者：Jesus Rodriguez