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谷歌发布全新向推理算法 LAMBADA，无惧搜索空间炸！自动推理对算是自然语处理领域的一难题，模型需根据给定的前和知识推导出效且正确的结。尽管近年来 NLP 领域借着大规模预训语言模型在各「自然语言理」如阅读理解问答等任务中得了极高的性，但这些模型逻辑推理方面性能仍然十分后。去年 5 月「思维链」Chain of Thought, CoT）横空出世，研究人员发现只需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能让 GPT-3 的推理性能大幅提升，比在 MultiArith 中就将推理准确从之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但诸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式从公理（axioms）中搜索证明过程（proof）以推导出最终结论（conclusion），存在搜索空间组合爆炸问题，因此对较长的推理链失败率较高。近，Google Research 开发了一种反向链（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），将经典推文献中得出的反向推理效率显高于前向推」这一结论应于语言模型（LM）中。论文链接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 将推理过程分解为四个模块，每个模都由 few-shot prompted 语言模型推理现。最终 LAMBADA 相比当下 sota 的前向推理方法在两个逻推理数据集上现了显著的性提升，特别是问题要求深度准确的证明链况下，LAMBADA 的性能提升更加明显「反向推理」版本答案？逻推理，特别是非结构化自然本的逻辑推理是构建自动知发现的基础构，也是未来各科学领域进步关键。虽然许 NLP 任务的发展都受益预训练语言模不断扩大的规，但根据观察提升模型的尺对解决复杂推问题的提升十有限。在经典献中，有两种要的逻辑推理法：1、前向链式推理（Forward Chaining, FC），即从事实和规则出，在做出新的理并将其加入论之间进行迭，直到目标陈可以被证明或翻；2、后向链式推理（Backward Chaining, BC），即从目标出发，其递归分解为目标，直到子标可以根据事被证明或推翻以前用语言模进行推理的方大多采用前向式推理的思路要求从整个集中选择一个事和规则的子集这对 LM 来说可能是困难，因为它需要一个大的空间进行组合搜索此外，决定何停止搜索并宣证明失败在 FC 中也是非常困难的，有时至需要一个专对中间标签进训练的模块。实上，经典的动推理文献在大程度上偏重后向链式推理目标导向的求策略。LAMBADALAMBADA 意为「反向链式技术强的语言模型，研究人员通实验证明了 BC 更适合于基于文本的演绎辑推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的组合搜索来选子集，而且有自然的停止搜标准（halting criteria）。LAMBADA 主要专注于对事实进行自动理，即自然语断言，如「好是红色的」，些断言是连贯（coherent），但不一定基于真实情。一个规则由然语言声明编，形式上可以写为「如果 P 那么 Q」，例如「粗暴的人是红色的」Rough, nice people are red）可以改写为「如一个人是粗暴好人，那么他是红色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被称为规则的前项antecedent），Q 被称为规则的项（consequent）。一个理论 theory C 由事实 F={f1, f2, . . , fn} 和规则 R={r1, r2, . . , rm} 组成，G 代表一个想根据实和规则来证或反驳的目标例 1、一个带有虚构角色和则的理论实例 CF={"菲奥娜是好人"，"菲奥娜是粗人"}R={"如果某人很聪明，么他就是好人"，"粗暴的好人是红色的"，"作为好人和红意味着他是圆"}。基于上述理论，人们可想证明或反驳个目标，如「奥娜是红色的」。后向链法理一条规则是适用于一个目，是通过逻辑中的一个叫做 unification 的操作来确定的。如，对于例 1 中的目标「Fiona 是红色的？」，第条规则的后果目标相同，所可以适用；但外两条规则的果不同，所以适用。考虑例 1 中的理论和目标，BC 从目标「Fiona 是红色的？」开始推理。先，BC 验证该目标是否可从任何事实中证明或反驳。于没有任何事可以证明或反这个目标，所接下来会验证个目标是否与何规则的结果统一，结果发它与第二条规「粗糙的好人红色的」相统。因此，该目可以被分解成个子目标：1）菲奥娜是粗暴吗？和 2）菲奥娜是好人吗。由于这两个目标都可以从实中得到证明BC 的结论是原始目标可以到证明。对于个目标，BC 的结果要么是明，要么是否，要么是不知（例如目标「奥娜很聪明？）。LAMBADA 中的语言模型为了将 BC 用于基于文本的推理，研人员引入了四基于 LM 的模块：事实检（Fact Check）、规则选择（Rule Selection）、目标分解（Goal Decomposition）和符号一致性（Sign Agreement）。事实检查给出理论中一组事实 F 和一个目标 G，事实检查模验证是否存在个事实 f∈F，使得 f 包含 G（在这种情况下，目标证明）或者 f 包含 G 的否定（在这种况下，目标被定）。如果找到这样的事实那么 G 的真相仍然是未知。事实检查的现包括两个子块：第一个子块从与目标最关的事实集中择一个事实，二个子模块根这个事实来验目标是否可以证明或否定。于事实选择子块在第一次尝时可能无法确最佳的事实，果在调用子模一轮后，目标真相仍然未知可以删除所选事实，然后再调用子模块；个过程可以重多次。规则选给出理论中的组规则 R 和一个目标 G，规则选择模块定规则 r∈R，使 r 的结果与 G 相统一，然后用这规则将目标分为子目标。如不能确定这样规则，那么 G 的真相仍然是未知的。规则择同样包括两子模块：第一子模块确定每规则的结果（目标无关），二个子模块将则的结果和目作为输入，并定哪一个与目相统一。需要意的是，由于 BC 的递归性质，规则选择块在证明一个标的过程中可会被多次调用由于识别每条则的结果与目无关，这个子块只需要被调一次。目标分给定一个规则 r 和一个目标 G，使 r 的结果与 G 统一，目标分模块确定需要明的子目标，使 G 被证明或被否定。在功证明 r 的前项的情况下目标是被证明是被否定取决目标的符号（sign）是否与 r 的结果符号一致。例如于目标「Fiona 是红色的？」，由于目的符号与第二规则的结果符一致，并且规的前项被证明可以得出结论目标被证明。号一致性给定个规则 r 和一个目标 G，符号一致模块证 r 的结果符号是否与目的符号一致或一致。实验部研究人员选择 Chain of Thought（CoT）、基于显式推的 sota 神经推理方法sota 模块推理方法 Selection Inference（SI）作为对比基线型。实验的数集采用 ProofWriter 和 PrOntoQA，这些数据集对 LM 推理具有挑战性，包含需证明链长度达 5 跳的例子，以及目标既不从提供的理论证明也不能反的例子。实验果显示，LAMBADA 明显优于其他两个线，特别是在含 UNKNOWN 标签的 ProofWriter-PUD 数据集上（与 CoT 相比有 44% 的相对改善， SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的较高深度上（与 CoT 相比有 37% 的相对改善，与 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。这些结果显示了 LAMBADA 在逻辑推理方面的优点，也示了后向链（ LAMBADA 中是推理的 backbone）与前向链（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的选。这些结果还示了 CoT 方法在处理 UNKNOWN 标签时的一个陷：与标签为明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，对于标签为 UNKNOWN 的例子，没有自然的思维链对于更深（3+）的证明链问上，在三个数集上，SI 产生的预测接近多数类预测。以发现，在二情况下，它倾于过度预测 DISPROVED；在三元分类情况下，倾向过度预测 UNKNOWN，这使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表现甚至比数类更差，因该深度的 PROVED 标签比 DISPROVED 多。不过研究人员惊讶地发现，CoT 对于 ProofWriterPD 数据集的性能仍相对较高，而准确率没有降。总之，在这数据集上，LAMBADA 具有更高的推理确性，与其他虚假的证明痕找到正确结论技术相比，LAMBADA 更有可能产生有的推理链，同也比其他基于 LM 的模块化推理方法更有询效率。研究员表示，该实结果强烈地表，未来关于用 LM 进行推理的工作应该包后向链或目标向的策略。参资料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文来自微信众号：新智元 （ID：AI_era），编辑：LRS

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一、修复bug，修改自动播放;优化产品用户体验。

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;