大模型（LLM）技术日新月异，在各个领域展现出强大的能力，尤其是在科学问题解决和人机对话方面。然而，当前的大模型仍然存在诸多挑战，例如在物理原则的应用上不够简洁高效，在多轮对话中难以准确理解用户意图并提出有效澄清问题。本文将深入探讨大模型在推理能力方面的研究进展，重点关注其在物理科学和对话系统中的优化策略，并展望未来的发展方向。
1. 物理原则推理：弥合专家与模型的差距
尽管大模型在处理复杂的科学问题上取得了显著进展，但它们在模拟人类专家基于核心物理原则进行简洁推理方面仍然存在差距。模型通常生成冗长且不透明的解决方案，难以像人类专家那样高效地应用物理定律。
Google Research 提出的 PhySense 基准测试旨在系统性地研究这种局限性。PhySense 专门设计为对人类专家而言，通过指导性原则可以轻松解决，但对于不具备基于原则进行推理的大模型来说，却异常困难。
实验结果表明，即使是最先进的大模型在面对 PhySense 测试时，也未能展现出与专家类似的推理路径。这突显了当前大模型在高效、稳健和可解释的基于原则的科学推理方面的不足。未来的研究方向应侧重于开发能够更好地理解和运用物理原则的大模型，从而弥合专家与模型之间的差距。例如，可以将物理学的基本定律和公式嵌入到模型的训练过程中，使其能够更好地理解物理现象的本质，并运用这些知识来解决问题。
2. 多轮对话：Action-Based Contrastive Self-Training (ACT) 的创新
在多轮对话方面，大模型面临的一个主要挑战是如何准确理解用户意图并提出有效的澄清问题。传统的模型往往会猜测用户意图，而不是主动寻求澄清，导致对话效果不佳。造成这一问题的原因之一是高质量对话训练数据的稀缺，使得模型难以学习最佳的对话策略。
为了解决这个问题，一篇发表在 ICLR 2025 上的论文提出了 Action-Based Contrastive Self-Training (ACT) 方法。ACT 是一种新颖的方法，通过数据高效的强化学习来增强多轮对话建模。与依赖于独立模块进行对话规划和响应生成的传统方法不同，ACT 集成了隐式的动作规划，直接在响应生成过程中优化对话动作，例如提出澄清问题。
ACT 的工作流程主要分为两个阶段：
- 对比数据生成：首先，利用初始对话数据集创建偏好对，即“获胜”的响应（例如，提出澄清问题）和“失败”的响应（例如，猜测答案）。这些偏好对帮助模型区分有效和无效的对话动作。
- On-Policy 对比调优：ACT 动态更新对比对，通过从模型本身采样响应来实现。它评估多轮轨迹，模拟响应如何影响对话结果，并相应地调整对比对。这确保了模型能够从真实的、面向目标的对话场景中学习。
实验结果表明，ACT 在多个对话任务中表现出色，包括表格问答 (PACIFIC)、阅读理解 (Abg-CoQA) 和新的基准测试 AmbigSQL（消除 SQL 查询的歧义）。例如，在仅使用 50 个训练对话的情况下，ACT 在检测歧义方面比标准微调 (SFT) 提高了 19.1%。此外，与基于适配器的 SFT 相比，ACT 在多轮对话性能方面提高了 35.7%。更令人印象深刻的是，即使没有上下文学习，ACT 的性能也与前沿模型（如 Gemini 1.5 和 Claude 3.5）相媲美。
ACT 的消融研究证实了基于动作的偏好（例如，澄清与猜测）对于性能至关重要，并且 on-policy 采样和轨迹模拟显著提高了多轮推理能力。此外，ACT 具有模型无关性，可以应用于不同的 LLM，包括 Zephyr 和 Mistral。
3. 数据效率：ACT 的核心优势
数据效率是 ACT 的一项重要优势。在高成本或难以获取的领域，如医疗诊断或法律咨询，获得大量高质量的对话数据非常困难。ACT 通过对比学习和 on-policy 调优，能够有效地利用有限的数据，从而提高模型性能。
举例来说，在医疗诊断领域，医生与患者之间的对话往往涉及复杂的医学术语和病史信息。如果大模型能够通过少量的医生-患者对话数据，学习到如何提出准确的诊断问题并理解患者的回答，将极大地提高诊断效率和准确性。ACT 的数据效率特性使其成为解决此类问题的理想选择。
4. 自主学习：走向自主、自我完善的系统
文章提到了“自主、自我完善的系统”，这代表了大模型未来的一个重要发展方向。当前，大模型的性能受到计算能力和内存的限制，难以实现真正的自主学习。然而，随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的大模型将能够自主地探索和学习新的知识，并在与环境的交互中不断提升自身的能力。
例如，未来的大模型可以通过模拟不同的场景和任务，自主生成大量的训练数据，并利用这些数据来改进自身的模型。此外，模型还可以通过与其他模型进行交流和合作，共同解决复杂的问题，从而实现知识的共享和能力的提升。这种自主学习的能力将使大模型能够适应不断变化的环境，并在各种领域发挥更大的作用。
5. LLM的局限性与持续更新的需求
文章提到：“很难仅仅通过混合预定义的数据来产生新的东西。需要持续更新。” 这句话点明了当前 LLM 的一个关键局限性。虽然 LLM 能够生成流畅、连贯的文本，但其本质上仍然是一种模式匹配和生成模型。这意味着 LLM 很难真正产生创新性的想法或解决方案。
为了克服这一局限性，需要不断地对 LLM 进行更新和改进。这包括：
- 引入新的数据：向 LLM 提供来自各种来源的新数据，例如科学论文、新闻报道、社交媒体帖子等，以扩展其知识范围和理解能力。
- 改进训练方法：开发更有效的训练方法，例如强化学习、对比学习等，以提高 LLM 的学习效率和泛化能力。
- 融合外部知识：将外部知识库和推理引擎与 LLM 相结合，使其能够利用更丰富的知识资源进行推理和决策。
通过持续的更新和改进，LLM 将能够逐渐摆脱其局限性，并在各个领域发挥更大的作用。
6. 人机协作：未来对话系统的理想形态
文章最后提到，对话式 AI 应该让人感觉自然、适应性强且有用，而不是仅仅进行猜测。这表明了未来对话系统的理想形态是人机协作。在这种模式下，大模型可以作为人类的助手，帮助我们解决各种问题。
例如，在客户服务领域，大模型可以自动回复客户的常见问题，并将复杂的问题转交给人工客服处理。在教育领域，大模型可以作为学生的辅导老师，提供个性化的学习建议和指导。在科研领域，大模型可以帮助研究人员分析数据、生成报告，并提出新的研究方向。
通过人机协作，我们可以充分发挥人类的创造力和大模型的计算能力，共同解决复杂的问题，并创造更美好的未来。
7. 未来展望：扩展ACT的应用场景与融合先进技术
ACT 方法为多轮对话系统带来了新的希望，但其应用场景和发展潜力远不止于此。未来的研究方向包括：
- 结合高级调优方法：将 ACT 与更高级的调优方法（例如，用于复杂 SQL 生成）相结合，以进一步提高模型性能。
- 扩展到大型多任务学习环境：将 ACT 扩展到大型多任务学习环境，使其能够同时处理多个对话任务，并学习通用的对话策略。
- 应用于其他领域：将 ACT 的思想应用于其他领域，例如机器翻译、文本摘要等，以提高模型的性能和效率。
总而言之，大模型在物理原则理解和多轮对话能力方面持续进步，尤其是在数据效率方面通过ACT等创新方法实现了显著提升，朝着自主学习和更自然的人机交互方向发展。然而，LLM 的局限性依然存在，需要通过持续更新和自主学习来克服，最终实现更加智能和高效的对话系统。未来的研究将进一步扩展 ACT 的应用场景，并融合先进技术，以推动对话式 AI 的发展，实现人机协作的理想形态。