在大模型技术日益精进的今天，我们常常利用它们处理各种任务，例如文本摘要、信息提取和情感分析。然而，语言模型在创意领域的表现如何？本文以一篇评估荷兰语环境下语言模型解决Cryptogram（密码填字游戏）能力的英文文章为基础，探讨了大模型在处理复杂、需要创造性语言理解任务时的表现，尤其关注它们在荷兰语环境下的能力，并从中引申出对中文场景的思考。
荷兰语 Cryptogram：创意语言能力的试金石
文章的核心是测试语言模型在荷兰语 Cryptogram上的表现。Cryptogram是一种需要解码隐含线索，并结合词汇知识和逻辑推理的填字游戏。例如，“Zonder ‘r is het ook worst. (9)”（去掉’r’就也是香肠）的答案是“WORSTELAAR”（摔跤手）。这种游戏不仅考验词汇量，更考验对语言细微差别的理解和创造性的联想能力。选择 Cryptogram作为测试用例，是因为它能够很好地反映语言模型是否具备真正理解和运用语言的能力，而不仅仅是模式识别。
大模型选择与语言能力评估：EuroEval与DSPy
文章提到了EuroEval，一个评估语言模型在荷兰语数据集上表现的排行榜。它涵盖了摘要、阅读理解、知识问答等任务，为选择合适的语言模型提供了参考。然而，作者更关注的是语言模型的创造力，因此选择了Cryptogram作为更具挑战性的测试。
为了简化实验流程，作者使用了DSPy这个Python库。DSPy是一个用于编程语言模型的框架，它可以自动化Prompt设计，使得实验设置和迭代更加高效。例如，只需要十几行代码（见原文）就可以定义一个任务，评估语言模型在特定数据集上的表现。这对于快速探索不同语言模型的性能，以及尝试不同的prompt策略至关重要。
初步评估：令人失望的语言模型表现
实验结果显示，即使是GPT-4o-mini和Mistral-Large等先进的语言模型，在荷兰语Cryptogram上的表现也相当有限，只有11%-12%的正确率。这表明，即使这些模型在其他语言任务上表现出色，但在需要深度语言理解和创造性推理的任务上，仍然存在明显的短板。这不禁让人思考，中文场景下，大模型在处理类似的复杂语言任务时，表现又会如何呢？比如一些非常绕的脑筋急转弯，或者古诗词的意境理解，甚至是一些方言俚语的理解。
Chain-of-Thought：提升语言模型推理能力的策略
为了提升语言模型的表现，作者尝试了Chain-of-Thought（CoT）方法。CoT要求模型在给出答案之前，先逐步写出推理过程。这种方法类似于人类思考问题时的“自言自语”，可以帮助模型更好地组织思路，减少错误。
实验结果表明，CoT确实能够提升一些语言模型的表现。例如，GPT-4.1-mini在采用CoT后，正确率显著提升。然而，并非所有模型都受益于CoT。一些更大的模型，如GPT-4o和Gemini-1.5-Pro，在没有CoT的情况下也能取得不错的成绩。这说明不同语言模型的架构和训练方式不同，因此对CoT的依赖程度也不同。Claude-3–5-sonnet也在CoT方法下表现良好，印证了逐步思考对于解决复杂问题的有效性。
温度参数：创意与逻辑的平衡
语言模型生成文本的过程，本质上是预测下一个最可能的单词。温度参数控制着这种预测的随机性。较低的温度会生成更保守、更可预测的文本，而较高的温度则会生成更随机、更具创意的文本。
实验结果表明，对于Cryptogram这种需要创造性语言理解的任务，适当的温度是有益的。过低的温度可能导致模型陷入重复，而过高的温度则可能导致模型生成无意义的文本。对于GPT-mini系列的模型，0.7的温度似乎是一个较好的选择。而对于更大的模型，如GPT-4o和Gemini，较低的温度可能更合适。 这也启示我们，在中文场景下，使用大模型进行内容创作时，也需要根据具体任务调整温度参数，以找到创意与逻辑之间的最佳平衡点。例如，创作新闻稿时，较低的温度可能更合适；而创作小说或诗歌时，较高的温度可能更能激发灵感。
主要结论与启示
文章的主要结论包括：
- Cryptogram对语言模型来说仍然具有挑战性： 即使是最先进的语言模型，在荷兰语 Cryptogram上的表现也远非完美，表明它们在深度语言理解和创造性推理方面仍然存在提升空间。这同样适用于中文环境，对于那些需要高度创造性和文化背景理解的任务，大模型仍然面临挑战。
- CoT方法可以提升部分语言模型的表现： 通过要求模型逐步写出推理过程，可以帮助模型更好地解决复杂问题。但并非所有模型都受益于CoT。
- 温度参数对结果有影响： 适当的温度可以提升模型的创意能力，但过高或过低的温度都可能导致性能下降。针对不同的语言模型和任务，需要调整温度参数。
- 模型之间存在差异： 不同的语言模型在Cryptogram上的表现差异很大，说明模型架构、训练数据和训练方法对性能有重要影响。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的语言模型。
从中文视角来看，这些结论也具有重要的参考价值。中文的语言特性与荷兰语不同，比如拥有大量的成语、典故，以及更加灵活的语法结构。这意味着，即使大模型在荷兰语 Cryptogram上表现不佳，也不能直接推断它们在中文环境下的表现。然而，这些实验揭示了大模型在处理复杂语言任务时所面临的共性挑战，例如深度语言理解、创造性推理和文化背景理解。
中文场景下的大模型应用：机遇与挑战
在中文场景下，大模型的应用前景广阔。它们可以用于：
- 智能客服： 回答用户的问题，提供个性化服务。然而，如何让大模型准确理解用户的意图，并避免生成不当或冒犯性的回答，仍然是一个挑战。特别是对于一些带有隐喻或反讽意味的提问，大模型可能难以准确理解。
- 内容创作： 自动生成文章、新闻稿、诗歌等。然而，如何保证生成内容的质量和原创性，避免抄袭或生成空洞无物的文字，仍然是一个需要解决的问题。尤其是对于一些需要深度文化积累和艺术鉴赏力的创作，大模型的表现可能仍然不如人类。
- 机器翻译： 将中文翻译成其他语言，或将其他语言翻译成中文。然而，如何保证翻译的准确性和流畅性，避免出现歧义或文化误解，仍然是一个挑战。特别是对于一些包含文化典故或俚语的文本，大模型可能难以找到合适的翻译。
- 教育辅导： 为学生提供个性化学习辅导。然而，如何让大模型准确评估学生的知识水平，并提供有针对性的指导，仍然是一个需要解决的问题。特别是对于一些需要批判性思维和创新能力的学科，大模型的表现可能仍然不如人类教师。
- 古籍整理： 辅助整理和翻译古籍，使得中华传统文化得以传承。然而，如何让大模型理解古代语言的语法和词汇，并准确把握古籍的意境和思想，仍然是一个巨大的挑战。
在这些应用中，大模型面临着诸多挑战。除了前面提到的深度语言理解、创造性推理和文化背景理解之外，还包括：
- 数据偏见： 大模型的训练数据可能存在偏见，导致模型在处理某些类型的问题时表现不佳。例如，如果训练数据中缺乏关于特定地域或文化群体的知识，模型可能难以理解这些地域或文化群体的语言和习俗。
- 鲁棒性： 大模型在面对噪声或对抗性输入时，可能会表现出意想不到的错误。例如，如果用户故意输入一些拼写错误或语法错误的句子，模型可能难以理解用户的意图。
- 可解释性： 大模型的决策过程往往难以解释，这使得人们难以信任模型的判断。例如，如果一个大模型拒绝了一份贷款申请，用户可能难以理解拒绝的原因，也无法判断模型是否公平。
未来的方向：大模型的持续进化
原文作者在结尾提出了许多有意思的后续研究方向，这些问题同样适用于中文环境：
- Few-shot Learning： 大模型能否通过学习少量示例，提升在Cryptogram上的表现？这可以通过为模型提供一些已解决的Cryptogram作为参考，让模型学习解题技巧和思路。
- Reasoning Model vs. Chat Completion Model： 专门的推理模型是否比标准的聊天模型更擅长解决Cryptogram？这可以通过比较不同类型的模型在Cryptogram上的表现，来评估推理能力对解题的影响。
- Cryptogram Solver： 大模型能否像解数独一样，直接解决整个Cryptogram？这需要模型具备更强的整体规划和逻辑推理能力。
- Open Source Model： 本地运行的小型开源模型在Cryptogram上的表现如何？这有助于评估小型模型在资源受限环境下的应用潜力。
- GPT-NL： 新的荷兰语GPT模型在Cryptogram上的表现如何？这可以评估专门针对特定语言训练的模型是否具有优势。
- Decomposition： 大模型能否通过分解Cryptogram的复杂性，提升解题能力？例如，先判断Cryptogram属于哪种类型，然后再针对性地解决。
- Hint： 如果提供一个字母作为提示，大模型的解题能力会如何变化？这可以模拟真实解题场景，评估模型在面对不确定性时的表现。
- Dictionary： 如果让大模型访问（谜题）词典，能否提升解题能力？这可以帮助模型更好地理解Cryptogram的含义和线索。
总之，大模型在语言创意领域的探索，仍然处于起步阶段。虽然它们在某些任务上表现出色，但在处理复杂、需要深度语言理解和创造性推理的任务时，仍然面临诸多挑战。然而，随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的大模型将能够更好地理解和运用语言，为人类创造更多价值。未来需要持续关注大模型在中文及其他语言环境下的表现，并根据实际情况调整策略，以充分发挥大模型的潜力。最终，我们可以期待大模型能够帮助我们更好地理解语言的奥妙，并在语言的创造性应用中发挥更大的作用。