为什么AI数不清Strawberry里有几个 r？Karpathy：我用表情包给你解释一下

机器之心报道

机器之心编辑部

让模型知道自己擅长什么、不擅长什么是一个很重要的问题。

还记得这些天大模型被揪出来的低级错误吗？

不知道 9.11 和 9.9 哪个大，数不清 Strawberry 单词里面有多少个 r…… 每每被发现一个弱点，大模型都只能接受人们的无情嘲笑。

嘲笑之后，大家也冷静了下来，开始思考：低级错误背后的本质是什么？

大家普遍认为，是 Token 化（Tokenization）的锅。

在国内，Tokenization 经常被翻译成「分词」。这个翻译有一定的误导性，因为 Tokenization 里的 token 指的未必是词，也可以是标点符号、数字或者某个单词的一部分。比如，在 OpenAI 提供的一个工具中，我们可以看到，Strawberry 这个单词就被分为了 Str-aw-berry 三个 token。在这种情况下，你让 AI 大模型数单词里有几个 r，属实是为难它。

除了草莓 (Strawberry) 之外，还有一个很好的例子就是「Schoolbooks」这个词，AI 模型会把它分为 school 和 books 两个 token。

这个问题也吸引了刚刚投身 AI + 教育行业的 Karpathy 的注意。为了让大家直观地看到大模型眼里的文字世界，他特地写了一个小程序，用表情符号（emoji）来表示 token。

按照小程序被设计的表示方法，「How many letters 'r' in the word'strawberry'?」在 LLM 看来是这样的：

一段文本在 LLM 看来会是这样：

但这种解释也引起了另一种疑问：如果你让大模型把 Strawberry 这个词的每个字母都列出来，然后删掉 r 以外的字母，大模型就能数对了，那大模型为什么自己不这么做呢？它好像不太会利用自己的能力。

对此，Karpathy 给出的回复是「因为没有人教它这么做」。

其实，如果你在 Prompt 里加上「think step by step」等思维链相关「咒语」，大模型是可以分步骤解决问题的，而且很有可能数对「r」的数量。那它之前不假思索就给出答案，是不是因为过度自信？   

对此，有人猜测说，大模型公司给 LLM 的设定可能就是让它在一个问题上花费尽可能少的时间，因此，除非你明确要求，不然它不会主动去深入思考。

对于这种说法，我们也测试了一下。结果发现，如果明确要求深入思考，模型确实立马就会数了：   

这就类似于它有两套系统：快速、依靠直觉的系统 1 和较慢、较具计划性且更仰赖逻辑的系统 2，平时默认使用系统 1。

当然，这些只是猜测。

综合最近的新闻来看，我们会发现一个有意思的现象：一方面，大模型都能在人类奥数中拿银牌了；而另一方面，它们又在数数、比大小方面集体翻车。类似的例子还有不会玩几岁小孩都会玩的井字棋，不会判断两个圆是否重叠等。

Karpathy 给这种现象取了个名字 ——Jagged Intelligence（Jagged 的意思是参差不齐的）。这种参差不齐的智能表现和人类是不一样的，人类的知识体系和解决问题的能力在成长过程中是高度相关的，并且是同步线性发展的，而不是在某些领域突然大幅度提升，而在其他领域却停滞不前。

Karpathy 认为，这一问题的核心在于目前的大模型缺乏「认知自我知识（cognitive self-knowledge）」（ 模型自身对其知识和能力的自我认知 ）。如果模型具备这种能力，它可能会在面对「数字母」这样的问题时回答说，「我不太擅长数字母，让我使用代码解释器来解决这个问题」。

这一问题的解决方案可能包括但不限于扩大规模，可能需要在整个技术栈的各个方面都做一些工作，比如在后训练阶段采用更复杂的方法。

对此，Karpathy 推荐阅读 Llama 3 论文的 4.3.6 章节。在此章节中，Meta 的研究者提出了一些方法来让模型「只回答它知道的问题」。

该章节写到：

我们遵循的原则是，后训练应使模型「知道它知道什么」，而不是增加知识。我们的主要方法是生成数据，使模型生成与预训练数据中的事实数据子集保持一致。为此，我们开发了一种知识探测技术，利用 Llama 3 的 in-context 能力。数据生成过程包括以下步骤：

1、从预训练数据中提取数据片段。

2、通过提示 Llama 3 生成一个关于这些片段（上下文）的事实问题。

3、采样 Llama 3 关于该问题的回答。

4、以原始上下文为参照，以 Llama 3 为裁判，评估生成的回答的正确性。 

5、以 Llama 3 为裁判，评估生成回答的信息量。

6、对于 Llama 3 模型在多个生成过程中提供的信息虽多但内容不正确的回答，使用 Llama 3 生成拒绝回答的内容。 

我们使用知识探测生成的数据来鼓励模型只回答它知道的问题，而拒绝回答它不确定的问题。此外，预训练数据并不总是与事实一致或正确。因此，我们还收集了一组有限的标注事实性数据，这些数据涉及与事实相矛盾或不正确的陈述。

最后，Karpathy 表示，这种参差不齐的智能问题值得注意，尤其是在生产环境中。我们应该致力于让模型只完成他们擅长的任务，不擅长的任务由人类及时接手。

当然，Meta 的做法只是一种参考。如果你有更好的解决方案，欢迎在评论区留言。

参考链接：https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1e6do2a/why_the_strawberry_problem_is_hard_for_llms/

https://x.com/karpathy/status/1816531576228053133

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