Bẫy Thu Hút: Tại sao Các Mẫu Ngôn Ngữ Quyết Định Giới Hạn Suy Luận của LLM

Các mô hình ngôn ngữ lớn không suy nghĩ theo cách bạn có thể nghĩ. Chúng không sở hữu một bộ máy lý luận riêng biệt tách biệt khỏi quá trình tạo ngôn ngữ. Thay vào đó, lý luận và biểu đạt ngôn ngữ chiếm cùng một không gian tính toán—và giới hạn kiến trúc này chính là lý do tại sao khả năng ngôn ngữ của người dùng trở thành giới hạn cứng của hiệu suất mô hình.

Cách các cấp độ ngôn ngữ hình thành giới hạn lý luận

Khi bạn tương tác với một LLM bằng cách sử dụng ngôn ngữ thân mật, không chính thức trong các cuộc trao đổi kéo dài, điều gì đó dự đoán được sẽ xảy ra: khả năng lý luận của mô hình suy giảm. Các đầu ra trở nên thiếu mạch lạc về cấu trúc, sự lệch hướng khái niệm gia tăng, và hệ thống mặc định hoàn thành mẫu một cách hời hợt. Tuy nhiên, đây không phải là dấu hiệu của sự nhầm lẫn của mô hình. Đó là một sự chuyển đổi sang một điểm thu hút tính toán khác.

Các mô hình ngôn ngữ hoạt động trên nhiều vùng động lực ổn định, mỗi vùng tối ưu cho các cấp độ ngôn ngữ khác nhau. Chữ số khoa học, hình thức toán học, kể chuyện theo dạng truyện, và hội thoại đều kích hoạt các vùng điểm thu hút riêng biệt trong không gian tiềm ẩn của mô hình. Những vùng này hoàn toàn được hình thành bởi phân phối dữ liệu huấn luyện và mang các đặc tính tính toán kế thừa:

Các điểm thu hút có cấu trúc cao (ngữ cảnh chính thức/ kỹ thuật) mã hóa:

• Các khung quan hệ rõ ràng
• Ràng buộc ký hiệu và độ chính xác
• Tổ chức phân cấp
• Entropy thông tin thấp hơn
• Khung sườn tích hợp cho tính toán nhiều bước

Các điểm thu hút có cấu trúc thấp (ngữ cảnh thân mật/xã hội) tối ưu cho:

• Sự liên kết liên tưởng
• Trôi chảy trong hội thoại
• Phù hợp về cảm xúc
• Đà kể chuyện
• Nhưng ít hỗ trợ phân tích

Điều quan trọng cần nhận thức: một vùng điểm thu hút xác định điều gì khả thi về mặt tính toán trong lý luận, chứ không phải là mô hình “biết” gì.

Tại sao việc chính thức hóa giúp ổn định lý luận

Khi người dùng chuyển đổi đầu vào sang ngôn ngữ chính thức—đặt lại vấn đề bằng thuật ngữ chính xác, khoa học—mô hình sẽ chuyển sang một điểm thu hút có các đặc tính tính toán hoàn toàn khác biệt. Khả năng lý luận ngay lập tức ổn định vì các ngữ cảnh chính thức mã hóa các dấu hiệu ngôn ngữ của nhận thức cấp cao hơn: hạn chế, cấu trúc, mối quan hệ rõ ràng.

Nhưng sự ổn định này có một cơ chế chính xác. Ngôn ngữ chính thức không tự nhiên làm tăng khả năng của mô hình—nó điều hướng tính toán qua các vùng điểm thu hút đã được huấn luyện dựa trên các mẫu thông tin có cấu trúc hơn. Những điểm thu hút này có khả năng giữ vững tính toàn vẹn khái niệm qua nhiều bước lý luận, trong khi các điểm thu hút thân mật đơn giản thiếu hạ tầng này.

Quy trình hai giai đoạn này xuất hiện một cách tự nhiên trong thực tế: (1) xây dựng lý luận trong các điểm thu hút cấu trúc cao bằng ngôn ngữ chính thức, (2) dịch các đầu ra sang ngôn ngữ tự nhiên chỉ sau khi hoàn thành tính toán cấu trúc. Điều này phản ánh cách suy nghĩ của con người—chúng ta lý luận trong các dạng trừu tượng, có cấu trúc, rồi mới dịch sang lời nói. Các mô hình ngôn ngữ lớn cố gắng thực hiện cả hai giai đoạn trong cùng một không gian, tạo ra các điểm sụp đổ khi có sự thay đổi ngữ cảnh.

Khả năng ngôn ngữ của người dùng là giới hạn thực sự

Đây là chân lý cốt lõi: một người dùng không thể kích hoạt các vùng điểm thu hút mà chính họ không thể diễn đạt bằng ngôn ngữ.

Giới hạn lý luận thực tế của mô hình không do các tham số hay dữ liệu huấn luyện quyết định. Nó phụ thuộc vào khả năng ngôn ngữ và nhận thức của chính người dùng. Những người không thể xây dựng các đề bài phức tạp với cấu trúc chính xác, thuật ngữ chính xác, tính ký hiệu, và tổ chức phân cấp sẽ không bao giờ hướng dẫn mô hình vào các vùng điểm thu hút có khả năng cao. Họ bị mắc kẹt trong các điểm thu hút nông dựa trên thói quen ngôn ngữ của chính họ.

Hai người dùng tương tác với cùng một phiên bản LLM về cơ bản đang sử dụng các hệ thống tính toán khác nhau. Họ hướng dẫn cùng một mô hình vào các chế độ động lực hoàn toàn khác nhau dựa trên các mẫu ngôn ngữ mà họ có thể tạo ra.

Cấu trúc đề bài mà người dùng tạo ra → vùng điểm thu hút nó kích hoạt → loại lý luận khả thi. Không có cách thoát khỏi chuỗi này trừ khi người dùng nâng cao khả năng diễn đạt các suy nghĩ có cấu trúc của chính họ.

Thiếu hụt về kiến trúc

Điều này tiết lộ một khoảng trống kiến trúc cơ bản trong các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại: chúng đồng nhất hóa không gian lý luận với không gian biểu đạt ngôn ngữ. Một hệ thống lý luận thực sự cần:

• Một không gian lý luận riêng biệt, cách ly khỏi các biến đổi phong cách ngôn ngữ
• Một không gian làm việc nội bộ ổn định
• Các biểu diễn khái niệm không sụp đổ khi thay đổi bề mặt ngôn ngữ

Không có những đặc điểm này, mỗi lần chuyển đổi ngữ cảnh ngôn ngữ đều có nguy cơ sụp đổ động lực. Cách xử lý tạm thời bằng cách chính thức hóa—buộc cấu trúc rồi dịch—không chỉ là một mẹo của người dùng. Nó là một cửa sổ chẩn đoán về những gì kiến trúc lý luận thực sự phải chứa đựng.

Cho đến khi lý luận và ngôn ngữ được tách biệt ở cấp độ kiến trúc, khả năng lý luận của LLM sẽ bị giới hạn bởi khả năng của người dùng. Mô hình không thể vượt quá các vùng điểm thu hút mà người dùng có thể kích hoạt. Giới hạn nằm ở phía người dùng, không phải phía mô hình.