「任何认为自动回归式 LLM 已经接近人类水平的 AI，或者仅仅需要扩大规模就能达到人类水平的人，都必须读一读这个。AR-LLM 的推理和规划能力非常有限，要解决这个问题，并不是把它们变大、用更多数据进行训练就能解决的。」
一直以来，图灵奖得主 Yann LeCun 就是 LLM 的「质疑者」，而自回归模型 是 GPT 系列 LLM 模型所依赖的学习范式。他不止一次公开表达过对自回归和 LLM 的批评，并产出了不少金句，比如：
「从现在起 5 年内，没有哪个头脑正常的人会使用自回归模型 。」
「自回归生成模型 弱爆了！（Auto-Regressive Generative Models suck!）」
「LLM 对世界的理解非常肤浅。」
让 LeCun 近日再次发出疾呼的，是两篇新发布的论文：
「LLM 真的能像文献中所说的那样自我批判（并迭代改进）其解决方案吗？我们小组的两篇新论文在推理 (arxiv.org/abs/2310.12...) 和规划 (arxiv.org/abs/2310.08...) 任务中对这些说法进行了调查（并提出了质疑）。」
看起来，这两篇关于调查 GPT-4 的验证和自我批判能力的论文的主题引起了很多人的共鸣。
论文作者表示，他们同样认为 LLM 是了不起的「创意生成器」（无论是语言形式还是代码形式），只是它们无法保证自己的规划 / 推理能力。因此，它们最好在 LLM-Modulo 环境中使用（环路中要么有一个可靠的推理者，要么有一个人类专家）。自我批判需要验证，而验证是推理的一种形式（因此对所有关于 LLM 自我批判能力的说法都感到惊讶）。
同时，质疑的声音也是存在的：「卷积网络的推理能力更加有限，但这并没有阻止 AlphaZero 的工作出现。这都是关于推理过程和建立的 (RL) 反馈循环。我认为模型能力可以进行极其深入的推理（例如研究级数学）。」
对此，LeCun 的想法是：「AlphaZero 「确实」执行规划 。这是通过蒙特卡洛树搜索完成的，使用卷积网络提出好的动作，并使用另一个卷积网络来评估位置。探索这棵树所花费的时间可能是无限的，这就是推理和规划 。」
在未来的一段时间内，自回归 LLM 是否具备推理和规划 能力的话题或许都不会有定论。
接下来，我们可以先看看这两篇新论文讲了什么。
论文 1：GPT-4 Doesn't Know It's Wrong: An Analysis of Iterative Prompting for Reasoning Problems
第一篇论文引发了研究者对最先进的 LLM 具有自我批判能力的质疑，包括 GPT-4 在内。
论文地址：arxiv.org/pdf/2310.12...
接下来我们看看论文简介。
人们对大型语言模型 （LLM）的推理能力一直存在相当大的分歧，最初，研究者乐观的认为 LLM 的推理能力随着模型规模的扩大会自动出现，然而，随着更多失败案例的出现，人们的期望不再那么强烈。之后，研究者普遍认为 LLM 具有自我批判（ self-critique ）的能力，并以迭代的方式改进 LLM 的解决方案，这一观点被广泛传播。
然而事实真的是这样吗？
来自亚利桑那州立大学的研究者在新的研究中检验了 LLM 的推理能力。具体而言，他们重点研究了迭代提示（iterative prompting）在图着色问题（是最著名的 NP - 完全问题之一）中的有效性。
该研究表明（i）LLM 不擅长解决图着色实例（ii）LLM 不擅长验证解决方案，因此在迭代模式下无效。从而，本文的结果引发了人们对最先进的 LLM 自我批判能力的质疑。
论文给出了一些实验结果，例如，在直接模式下，LLM 在解决图着色实例方面非常糟糕，此外，研究还发现 LLM 并不擅长验证解决方案。然而更糟糕的是，系统无法识别正确的颜色，最终得到错误的颜色。
如下图是对图着色问题的评估，在该设置下，GPT-4 可以以独立和自我批判的模式猜测颜色。在自我批判回路之外还有一个外部声音验证器。
结果表明 GPT4 在猜测颜色方面的准确率 低于 20%，更令人惊讶的是，自我批判模式（下图第二栏）的准确率 最低。本文还研究了相关问题：如果外部声音验证器对 GPT-4 猜测的颜色提供可证明正确的批判，GPT-4 是否会改进其解决方案。在这种情况下，反向提示确实可以提高性能。
即使 GPT-4 偶然猜出了一个有效的颜色，它的自我批判可能会让它产生幻觉，认为不存在违规行为。
最后，作者给出总结，对于图着色问题：
-
自我批判实际上会损害 LLM 的性能，因为 GPT-4 在验证方面很糟糕；
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来自外部验证器的反馈确实能提高 LLM 的性能。
论文 2：Can Large Language Models Really Improve by Self-critiquing Their Own Plans?
在论文《Can Large Language Models Really Improve by Self-critiquing Their Own Plans?》中，研究团队探究了 LLM 在规划 （planning）的情境下自我验证 / 批判的能力。
这篇论文对 LLM 批判自身输出结果的能力进行了系统研究，特别是在经典规划 问题的背景下。虽然最近的研究对 LLM 的自我批判潜力持乐观态度，尤其是在迭代环境中，但这项研究却提出了不同的观点。
论文地址：arxiv.org/abs/2310.08...
令人意外的是，研究结果表明，自我批判会降低规划 生成的性能，特别是与具有外部验证器和 LLM 验证器的系统相比。LLM 会产生大量错误信息，从而损害系统的可靠性。
研究者在经典 AI 规划 域 Blocksworld 上进行的实证评估突出表明，在规划 问题中，LLM 的自我批判功能并不有效。验证器可能会产生大量错误，这对整个系统的可靠性不利，尤其是在规划 的正确性至关重要的领域。
有趣的是，反馈的性质（二进制或详细反馈）对规划 生成性能没有明显影响，这表明核心问题在于 LLM 的二进制验证能力，而不是反馈的粒度。
如下图所示，该研究的评估架构包括 2 个 LLM------ 生成器 LLM + 验证器 LLM。对于给定的实例，生成器 LLM 负责生成候选规划 ，而验证器 LLM 决定其正确性。如果发现规划 不正确，验证器会提供反馈，给出其错误的原因。然后，该反馈被传输到生成器 LLM 中，并 prompt 生成器 LLM 生成新的候选规划 。该研究所有实验均采用 GPT-4 作为默认 LLM。
该研究在 Blocksworld 上对几种规划 生成方法进行了实验和比较。具体来说，该研究生成了 100 个随机实例，用于对各种方法进行评估。为了对最终 LLM 规划 的正确性进行真实评估，该研究采用了外部验证器 VAL。
如表 1 所示，LLM+LLM backprompt 方法在准确性方面略优于非 backprompt 方法。
在 100 个实例中，验证器准确识别了 61 个（61%）。
下表显示了 LLM 在接受不同级别反馈（包括没有反馈）时的表现。