近日，Meta的人工智能研究团队与爱丁堡大学合作开发了一项新技术，可以预测大型语言模型（LLMs）中推理的正确性，并在检测到错误时进行修复。这种方法被称为基于电路的推理验证（CRV），旨在深入观察LLM的内部“推理电路”，在模型解决问题时检测计算错误的迹象。
研究表明，CRV可以通过构建和观察内部激活的计算图，高精度地检测LLM中的推理错误。这一突破意味着研究人员可以利用深层内部信息，有针对性地干预模型的错误推理。
思维链推理（CoT）作为一种提高LLM在复杂任务上性能的方法，已被广泛应用，但其可靠性仍然是一个问题。现有的验证方法主要分为两类：“黑盒”方法通过分析最终生成的代币或置信度分数进行验证;“灰盒”方法试图观察模型的内部状态，但这些方法无法解释计算失败的根本原因。
CRV 采用“白盒”验证方法，假设模型在执行任务时使用神经元的特定子图。通过用训练有素的“解码器”替换标准密集层，研究人员使目标法学硕士可解释，从而可以观察其内部工作原理。然后，CRV 构建一个“归因图”，映射模型不同部分之间的因果信息流，并提取描述图特征的“结构指纹”。最后，训练一个“诊断分类器”来预测推理步骤是否正确。
研究团队对 Llama3.1 模型进行了实验，结果表明 CRV 在各种数据集和指标上优于其他验证方法，证明了其强大的有效性。此外，研究发现，不同推理任务中的错误特征是特定领域的，这意味着不同类型的推理依赖于不同的内部电路。
最重要的是，CRV 不仅仅是一种相关性分析;它提供了透明的计算视图，使失败的预测能够追溯到特定组件。因此，研究人员可以实时抑制错误特征，以纠正模型的推理路径。
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