How Large Language Models (LLMs) Extrapolate: From Guided Missiles to Guided Prompts

📄 arXiv: 2501.10361v1 📥 PDF

作者: Xuenan Cao

分类: cs.CY, cs.CL

发布日期: 2024-12-05

💡 一句话要点

将LLM视为外推机：揭示其成功与幻觉的深层原因

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 外推 幻觉 控制论 统计建模

📋 核心要点

  1. 现有LLM的幻觉问题常被视为故障，但本文认为这是外推能力过剩的表现。
  2. 论文核心思想是将LLM视为外推机，利用外推的统计特性解释其行为。
  3. 通过追溯外推概念的历史，揭示LLM与控制论、战争科学的深层联系。

📝 摘要（中文）

本文提出应将大型语言模型（LLM）视为外推机。外推是一种用于预测序列中下一个值的统计函数。外推既促成了GPT的成功，也导致了围绕其幻觉的争议。幻觉一词暗示了故障，但本文认为，它实际上表明了聊天机器人在外推方面的效率，尽管这种效率可能过剩。本文还具有历史维度：它追溯了外推到控制论的初期。1941年，当诺伯特·维纳从导弹科学转向通信工程时，他采用的关键概念正是外推。苏联数学家安德烈·柯尔莫戈罗夫以其启发OpenAI的压缩逻辑而闻名，他在1939年开发了另一个外推项目，维纳后来发现该项目与他自己的项目非常相似。本文揭示了热战科学、冷战控制论和当代关于LLM性能的辩论之间的联系。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解释大型语言模型（LLM）中普遍存在的“幻觉”现象。现有方法通常将幻觉视为模型缺陷或错误，缺乏对其根本原因的深入理解。这种理解的缺失阻碍了对LLM行为的有效控制和改进。

核心思路：论文的核心思路是将LLM视为一种“外推机”。外推是一种统计函数，用于预测序列中的下一个值。论文认为，LLM的生成过程本质上是一种复杂的外推过程，其成功和幻觉都源于这种外推能力。通过将LLM的行为与外推的统计特性联系起来，可以更深入地理解幻觉现象。

技术框架：本文并非提出新的技术框架，而是从理论层面进行分析。其框架可以概括为：1. 将LLM的生成过程抽象为外推过程；2. 分析外推的统计特性，例如过度外推的可能性；3. 将外推的特性与LLM的幻觉现象联系起来，解释幻觉的成因；4. 追溯外推概念的历史，揭示其与控制论、战争科学的联系。

关键创新：论文的关键创新在于其视角转换，即从将LLM视为“知识库”或“推理引擎”转变为将其视为“外推机”。这种视角转换提供了一种新的理解LLM行为的框架，并为解决幻觉问题提供了新的思路。

关键设计：本文主要关注理论分析，没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构的设计。其关键在于对外推概念的理解和应用，以及对LLM生成过程的抽象和建模。

📊 实验亮点

本文的亮点在于其独特的视角，将LLM视为外推机，并以此解释其幻觉现象。虽然没有提供具体的实验数据，但通过追溯外推概念的历史，揭示了LLM与控制论、战争科学的深层联系，为理解LLM的行为提供了新的理论框架。这种理论框架为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括：更好地理解和控制LLM的生成行为，减少幻觉现象，提高LLM的可靠性和安全性。此外，该研究还可以为LLM的训练和优化提供新的思路，例如通过调整训练数据或模型结构来控制外推的程度。该研究的未来影响在于推动LLM技术的进一步发展，使其在更广泛的领域得到应用。

📄 摘要（原文）

This paper argues that we should perceive LLMs as machines of extrapolation. Extrapolation is a statistical function for predicting the next value in a series. Extrapolation contributes to both GPT successes and controversies surrounding its hallucination. The term hallucination implies a malfunction, yet this paper contends that it in fact indicates the chatbot efficiency in extrapolation, albeit an excess of it. This article bears a historical dimension: it traces extrapolation to the nascent years of cybernetics. In 1941, when Norbert Wiener transitioned from missile science to communication engineering, the pivotal concept he adopted was none other than extrapolation. Soviet mathematician Andrey Kolmogorov, renowned for his compression logic that inspired OpenAI, had developed in 1939 another extrapolation project that Wiener later found rather like his own. This paper uncovers the connections between hot war science, Cold War cybernetics, and the contemporary debates on LLM performances.