介绍
你是否曾好奇过 AI 如何像人类一样理解和回答问题？有哪些底层技术使之成为可能？如何评估 AI 回答问题的表现？通过哪些技术可以提升 AI 的表现？最后，有哪些顶级的 LLM API 能够帮助利用 AI 的力量来回答问题？
在本博客中，我们将逐一深入探讨这些问题。准备好揭开 AI 进行有意义对话并提供深刻回答背后的秘密吧。
理解 AI 解答问题
回答问题：AI 的一项主要能力
回答问题是人工智能的核心能力之一，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。NLP 使 AI 系统能够理解、解释和生成人类语言，从而能够参与有意义的对话，并对各种问题提供有信息量的回答。
除了回答问题，AI 系统还具备一系列多样的能力，这些能力利用类似的底层机器学习和深度学习机制来处理和解释各种类型的数据。例如，用于理解和回应文本问题的相同自然语言理解技术，也可以应用于分析和提取音频信号中的洞察，如语音助手和语音识别系统。
同样，AI 的计算机视觉和图像处理能力依赖于深度学习和神经网络算法，这些算法可以识别模式、对对象进行分类，甚至为图像内容生成标题或描述。这些能力使 AI 系统在图像识别、目标检测和场景理解等任务中表现出色。
AI 在应答服务中的演进
早期，问答系统依赖预设的回复和有限的知识库，通常对用户查询提供脚本化或狭窄的回应。
然而，随着 AI 技术的进步，借助大语言模型、深度学习算法和庞大的知识库，现代 AI 驱动的应答服务可以利用大量数据——从结构化数据库到非结构化文本——来理解用户问题的上下文和意图。然后，它们通过综合相关信息并以清晰连贯的方式呈现，来形成全面的回答。
AI 如何处理和理解自然语言
神经网络解释
AI 系统理解和回应自然语言能力的核心是一套复杂的机器学习技术和架构。其中，神经网络是关键，其灵感来自人脑的生物学结构及其互联的神经元。
神经网络具有多层互连节点，能够从大型自然语言数据集（如文本语料库和对话数据）中学习识别模式并提取有意义的特征。随着网络在这些数据上训练，它对人类语言的细微差别——包括语法结构、语义关系和上下文线索——形成了日益复杂的理解。
Transformer 架构解释
自然语言处理（NLP）中一个特别有影响力的进展是 Transformer 架构的开发，它彻底改变了 AI 系统处理和理解语言的方式。与传统的循环神经网络不同，Transformer 能够捕获文本中的长距离依赖和关系，从而实现对语言更全面和上下文相关的理解。
Transformer 架构的特点是使用了注意力机制，使模型在生成输出时能够聚焦于输入中最相关的部分。这使得语言处理更加动态和自适应，模型可以根据各部分对当前任务的重要性进行优先级排序和加权。
如何评估 AI 回答问题
知识与语言理解
- 大规模多任务语言理解（MMLU）：衡量 57 个不同学科的一般知识。
- AI2 推理挑战（ARC）：测试语言模型回答需要推理的小学科学问题的能力。
- 通用语言理解评估（GLUE）：评估各种情境下的语言理解能力。
- Natural Questions：评估从网络来源找到准确答案的能力。
推理能力
- GSM8K：测试语言模型解决多步骤数学问题的能力。
- 段落离散推理（DROP）：评估理解复杂文本并执行离散操作的能力。
- 反事实推理评估（CRASS）：评估语言模型的反事实推理能力。
- 来自考试的大规模阅读理解数据集（RACE）：测试理解复杂阅读材料和回答考试级别问题的能力。
- Big-Bench Hard（BBH）：评估 AI 在复杂推理和问题解决方面的能力上限。
- AGIEval：评估语言模型在学术和专业标准化测试中的推理能力和问题解决技能。
- BoolQ：测试从上下文信息中推断正确答案的能力。
多轮开放式对话
- MT-bench：评估语言模型在多轮开放式对话中的表现。
- 上下文问答（QuAC）：评估参与上下文问答的能力。
基础与抽象摘要
- 环境临床智能基准（ACI-BENCH）：评估语言模型在医疗应用中的表现。
- 机器阅读理解数据集（MS-MARCO）：评估理解和总结网络信息的能力。
- 基于查询的多领域会议摘要（QMSum）：测试语言模型总结多领域会议对话的能力。
- 物理交互问答（PIQA）：评估语言模型对物理交互的理解以及回答相关问题的能力。
内容审核与叙事控制
- ToxiGen：评估语言模型生成非毒性内容的能力。
- 帮助性、诚实性、无害性（HHH）：评估语言模型在提供有用和诚实回复方面的安全性与可靠性。
- TruthfulQA：测试语言模型的真实性以及避免生成虚假信息的能力。
- 负责任 AI（RAI）：评估语言模型对负责任和合乎道德 AI 原则的遵守程度。
编码能力
- CodeXGLUE：评估语言模型的编码和编程能力。
- HumanEval：测试语言模型解决编程问题的能力。
- 基本 Python 编程（MBPP）：评估语言模型编写基础 Python 代码的能力。
与 AI 问答系统交互的实用技巧
提示词通用技巧
- 从基础开始：从简单的提示词开始，逐步增加复杂性，以优化方法获得更好结果。
- 使用指令：用明确的命令构造提示词，引导 AI 执行所需操作，如写作、分类或总结。在指令和上下文之间使用分隔符以增加清晰度。
- 描述具体：提供详细具体的指令，帮助 AI 理解预期的结果或生成风格。
- 精确胜于巧妙：选择清晰直接的提示词，避免歧义，确保信息有效传达给 AI。
- 关注肯定动作：不要告诉 AI 避免什么，而是指定要采取的行动，以获得最佳回复。
- 包含示例：提示词中的示例有助于引导 AI 生成你想要的格式。
- 迭代与实验：持续测试和调整提示词，针对特定应用进行优化。
建议的提示词技巧
零样本提示
零样本提示是与大语言模型（LLM）交互的一种技术，利用其在多样数据集上的广泛训练，无需额外示例或演示即可执行任务。这种能力使模型能够根据直接指令执行任务，并依赖其既有知识有效完成。
例如，考虑文本分类（情感分析）任务。零样本提示可能只是要求模型对给定文本的情感进行分类。提示词可以很直接，比如：
提示词： “对这句话的情感进行分类：‘我爱星期一。’”
少样本提示
少样本提示是一种旨在提升大语言模型在复杂任务上表现的技术，通过提供少量演示或示例。该方法使模型能够从这些示例中学习，并将学到的模式应用于新的、未见过的任务，从而引导模型取得更好表现。
例如，在 Brown 等人 2020 年的研究中，任务是正确使用一个新词造句。只需给模型一个示例（1-shot），它就能理解并执行任务。然而，对于更具挑战性的任务，增加示例数量可能有益，例如 3-shot、5-shot 甚至 10-shot 提示。
思维链提示
思维链（CoT）提示是一种高级技术，通过明确展示推理的中间步骤来增强语言模型执行复杂推理任务的能力。
CoT 的另一种变体是零样本 CoT。这种方法是在原始提示词中添加简单指令如“让我们一步一步思考”，鼓励模型在没有具体示例的情况下进行推理。例如：
提示词： “15 + 7 的结果是多少？让我们一步一步思考。”
模型可能会将加法分解为更易管理的步骤：
输出：
- 从第一个数字开始：15。
- 加上第二个数字 7。
- 由于 15 和 7 都是个位数，可以直接相加。
- 15 和 7 的和是 22。
自我一致性
自我一致性不依赖于单一可能错误的推理路径，而是利用采样多个多样化的推理路径。通过选择这些路径中最一致的答案，可以显著提升模型在算术和常识推理任务上的表现。
以下是一个简单示例说明自我一致性的概念：
提示词： “一个农夫有一定数量的鸡和牛。鸡下蛋。计算农夫每天得到的鸡蛋总数。”
模型可能提供不同的输出：
- 输出 1： “农夫每天得到 24 个鸡蛋，因为有 12 只鸡，每只下 2 个蛋。”
- 输出 2： “鸡蛋总数为 24，通过将 12 只鸡乘以每只 2 个蛋计算得出。”
- 输出 3： “鸡蛋的计算是 12 乘以 2，等于 24。”
从这些输出可以看出，大多数答案一致为 24 个鸡蛋。这个多数答案将被选为最终、更可靠的结果。
思维树
思维树是一种提示技术，旨在增强大语言模型的推理能力，特别适用于需要分层或结构化方法解决复杂问题的情况。ToT 提示模型将问题分解为更小的子问题，然后逐步解决每个子问题，类似于树枝从树干生长的方式。
更多提示词技巧，可访问“Prompt Engineering Guide”网站。
用于 AI 问答的顶级 LLM API
Novita AI 为开发者提供性能强大且成本低廉的 LLM API。以下是 Novita AI 平台上流行的 LLM API：
Llama-3-8b-instruct 与 Llama-3-70b-instruct（Novita AI 上）
Meta 最新的 Llama 3 模型系列推出了多种尺寸和风格。Llama-3-8b-instruct 和 Llama-3-70b-instruct 针对高质量对话用例进行了优化。在人工评估中，它们展现出与领先闭源模型相媲美的强劲性能。
Hermes-2-pro-llama-3-8b（Novita AI 上）
Hermes-2-pro-llama-3-8b 是 Nous Hermes 2 的升级重训版本，包含更新清理后的 OpenHermes 2.5 数据集，以及内部开发的新引入的函数调用和 JSON 模式数据集。
Mistral-7b-instruct（Novita AI 上）
Mistral-7b-instruct 是一种高性能、行业标准的 7.3B 参数模型，针对速度和上下文长度进行了优化。
Mythomax-l2-13b（Notiva AI 上）
这次合并的核心理念是，每个层由多个张量组成，而每个张量又负责特定的功能。将 MythoLogic-L2 的稳健理解作为输入，Huginn 的广泛写作能力作为输出，似乎产生了一个在两方面都表现出色的模型，证实了我的理论（更多细节稍后发布）。
Openhermes-2.5-mistral-7b（Novita AI 上）
Openhermes-2.5-mistral-7b 是 Mistral 的先进微调版本，是 OpenHermes 2 模型的延续，在额外代码数据集上训练。
请访问 Novita AI 网站了解更多定价信息和可用模型。
此外，你可以在 Novita AI Playground 免费试用我们的 LLM。
在项目中实现 AI 回答问题
随着语言模型的不断进步，开发者可以利用强大的 AI 问答功能来增强各种应用。以下是一些可以利用大语言模型（LLM）API 实现 AI 驱动问答的场景：
客户支持聊天机器人
将 AI 问答集成到客户服务聊天机器人中，以便快速准确地响应用户查询。这可以带来更快的解决问题速度、更高的客户满意度，并减轻人工支持代理的工作负担。
知识管理系统
开发知识管理解决方案，使用户能够通过 AI 驱动的问答，从组织内部知识库或其他数据源中提问并检索信息。
教育应用
将 AI 问答集成到在线学习平台、辅导系统和虚拟教室中，为学生提供个性化支持、回答他们的问题，并提供课程材料的解释。
研究与分析工具
为研究者、分析师和领域专家提供 AI 问答功能，帮助他们快速综合大量数据、文档和研究论文中的信息，辅助工作。
应用内用户帮助
将 AI 问答功能直接嵌入到应用程序的用户界面中，使用户无需浏览复杂的帮助文档或在社区论坛中搜索，即可立即获得答案。
AI 伴侣聊天
开发由 AI 驱动的聊天机器人，能够进行开放式对话、提供陪伴，并回答各种主题的问题，创造更加个性化和丰富的用户体验。
结论
总之，AI 回答问题的能力由先进的 NLP 技术驱动，包括神经网络和 Transformer 架构。我们看到了 AI 系统如何从简单的聊天机器人演变为能够进行细微对话的复杂模型。评估这些系统需要多种基准，而有效交互则需要深思熟虑的提示词工程。随着 AI 的持续进步，其在客户支持、教育、研究等领域的应用将越来越具影响力。理解这些关键点，你将能更好地欣赏 AI 在回答问题方面的卓越能力和未来潜力。
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