在人工智能领域，大语言模型（LLM）的推理能力一直是研究者和开发者关注的焦点。最近，Google DeepMind的首席科学家兼研究总监Denny Zhou在斯坦福大学的CS25课程中，对LLM的推理机制及其优化方法进行了深入解读，为这一领域的研究带来了新的洞见。
Denny Zhou指出，LLM中的推理实际上是在得出最终答案前生成一系列中间token的过程。这一过程与人类推理是否相似并不重要，关键在于Transformer模型通过生成大量中间token，能够变得异常强大，而且无需扩大模型规模。这一观点颠覆了以往对LLM推理能力的传统认知。
他还提到，即使未经任何微调，预训练模型也具备一定的推理能力。然而，基于推理的输出往往不会出现在输出分布的顶端，因此标准贪婪解码无法将其呈现出来。为了克服这一挑战，研究者们采用了多种方法，如提示技巧和监督式微调，而现在强化学习微调已成为最强大的方法。
Denny Zhou强调了四个关键点来优化LLM的推理能力。首先，生成多个响应并将它们聚合起来，而非依赖于单个响应，可以显著提升推理准确性。其次，通过链式思考提示（chain-of-thought prompting）和自一致性（self-consistency）等方法，可以引导模型进行更有效的推理。他还提到了监督微调（SFT）和强化学习微调的作用，尤其是后者在近年来取得了显著成果。
在课程中，Denny Zhou还分享了一个有趣的案例。他提到，当使用预训练模型解决简单的数学问题时，如“我有3个苹果，我爸爸比我多2个苹果，我们一共有多少个苹果？”如果直接采用贪婪解码方法，模型可能会输出错误的答案“5个苹果”。然而，通过生成多个候选答案并选择置信度更高的答案，即采用链式推理解码方法，模型就能得出正确的答案。
Denny Zhou还提到了检索在推理中的重要性。他表示，尽管有时很难区分检索和推理，但在实际应用中，检索往往能够辅助模型更好地进行推理。例如，在解决某些问题时，模型可以通过检索相关问题和知识，从而找到解决问题的线索和方法。
作为Google DeepMind的顶尖科学家，Denny Zhou在人工智能领域取得了卓越的成就。他不仅在链式思考提示、自一致性和LLM优化等领域有着深入研究，还在Google Scholar上累计获得了超过83,000次引用。他还共同创办了语言建模大会（CoLM），并担任2024年大会的总主席。
在CS25课程中，Denny Zhou还与学生们深入探讨了人工智能领域的最新突破，从GPT等大型语言模型到艺术、生物和机器人领域的应用。他的讲座不仅吸引了众多AI研究者，还在YouTube上获得了数百万次的观看次数。
通过Denny Zhou的分享，我们可以更加深入地理解LLM的推理机制及其优化方法。这不仅有助于推动人工智能领域的发展，还为未来的研究提供了新的方向和思路。
