CogniDual Framework: Self-Training Large Language Models within a Dual-System Theoretical Framework for Improving Cognitive Tasks
作者: Yongxin Deng, Xihe Qiu, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Jing Pan, Yuan Cheng, Yinghui Xu, Wei Chu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-09-05 (更新: 2024-09-06)
💡 一句话要点
提出CogniDual框架，通过自训练提升LLM在认知任务中的表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 认知心理学 双系统理论 自训练 认知任务 推理效率 计算成本
📋 核心要点
- 现有研究缺乏对LLM中是否存在类似于人类认知的双系统框架的探索，限制了对LLM认知能力的深入理解。
- CogniDual框架（CFLLMs）通过自训练，使LLM从审慎推理演变为直观反应，模拟人类认知过程，从而提升认知任务表现。
- 实验结果揭示了LLM响应生成背后的认知机制，并表明自训练模型能提供更快的响应，降低推理计算成本。
📝 摘要（中文）
认知心理学研究感知、注意、记忆、语言、问题解决、决策和推理。卡尼曼的双系统理论阐明了人类的决策过程，区分了快速、直观的系统1和审慎、理性的系统2。最近的进展表明，大型语言模型（LLM）已成为强大的工具，在各种认知任务中接近人类水平。然而，LLM中是否存在类似于人类认知的双系统框架仍未被探索。本研究提出了LLM的CogniDual框架（CFLLMs），旨在评估LLM是否可以通过自训练，从审慎的推理演变为直观的反应，从而模拟人类获取和掌握新信息的过程。我们的研究结果揭示了LLM响应生成背后的认知机制，增强了我们对其在认知心理学中能力的理解。在实践中，自训练模型可以对某些查询提供更快的响应，从而减少推理过程中的计算需求。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在认知任务中，缺乏对人类双系统认知框架的模拟问题。现有方法未能充分探索LLM内部是否存在类似于人类的直觉和理性决策机制，导致模型在某些认知任务中效率较低，计算成本较高。
核心思路：论文的核心思路是构建一个名为CogniDual Framework (CFLLMs) 的框架，通过自训练的方式，使LLM能够模拟人类从理性思考（系统2）到直觉反应（系统1）的认知过程。通过这种方式，模型能够学习到更高效、更快速的响应模式。
技术框架：CFLLMs框架包含两个主要阶段：首先，使用LLM进行审慎的推理和决策，生成高质量的训练数据；然后，利用这些数据对LLM进行自训练，使其能够学习到快速、直观的响应模式。这个过程模拟了人类从学习到掌握知识的过程，即从需要理性思考到可以直觉反应。
关键创新：该框架的关键创新在于将人类双系统认知理论引入到LLM的训练过程中，通过自训练的方式，使LLM能够学习到类似于人类的直觉反应能力。这与传统的LLM训练方法不同，后者通常侧重于提高模型的推理能力，而忽略了直觉的重要性。
关键设计：自训练过程中的关键设计包括：1) 使用高质量的训练数据，这些数据由LLM通过审慎推理生成；2) 设计合适的损失函数，以鼓励模型学习到快速、直观的响应模式；3) 调整模型的参数，使其能够更好地适应自训练过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文的主要实验结果表明，通过CogniDual框架进行自训练的LLM，在某些认知任务中能够提供更快的响应，并且在推理过程中降低了计算需求。这表明该框架能够有效地模拟人类的双系统认知，并提高LLM的效率。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要快速响应和低计算成本的认知任务，例如智能客服、实时决策支持系统和游戏AI。通过模拟人类的双系统认知，可以使LLM在这些应用中更加高效和智能。未来，该框架可以扩展到更广泛的认知任务，并与其他技术结合，例如强化学习和迁移学习，以进一步提高LLM的认知能力。
📄 摘要（原文）
Cognitive psychology investigates perception, attention, memory, language, problem-solving, decision-making, and reasoning. Kahneman's dual-system theory elucidates the human decision-making process, distinguishing between the rapid, intuitive System 1 and the deliberative, rational System 2. Recent advancements have positioned large language Models (LLMs) as formidable tools nearing human-level proficiency in various cognitive tasks. Nonetheless, the presence of a dual-system framework analogous to human cognition in LLMs remains unexplored. This study introduces the \textbf{CogniDual Framework for LLMs} (CFLLMs), designed to assess whether LLMs can, through self-training, evolve from deliberate deduction to intuitive responses, thereby emulating the human process of acquiring and mastering new information. Our findings reveal the cognitive mechanisms behind LLMs' response generation, enhancing our understanding of their capabilities in cognitive psychology. Practically, self-trained models can provide faster responses to certain queries, reducing computational demands during inference.