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  • React Hook 简介

    React Hook 是 React 16.8 版本引入的一种功能,允许开发者在函数组件中使用状态(state)和其他 React 特性,而不需要编写类组件。Hooks 提供了一种更简洁和灵活的方式来管理组件的生命周期和状态。

    常见的 React Hooks

    • useState
    • 用于在函数组件中添加状态。
    • 语法示例:
         const [count, setCount] = useState(0);
    • useEffect
    • 用于处理副作用,例如数据获取、订阅或手动操作 DOM。
    • 语法示例:
         useEffect(() => {
           // 代码逻辑
           return () => {
             // 清理逻辑
           };
         }, [dependencies]);
    • useContext
    • 用于在组件树中共享状态,而不需要通过 props 逐层传递。
    • 语法示例:
         const value = useContext(MyContext);
    • useReducer
    • 用于在函数组件中管理复杂的状态逻辑,类似于 Redux 的 reducer。
    • 语法示例:
         const [state, dispatch] = useReducer(reducer, initialState);
    • 自定义 Hooks
    • 开发者可以创建自己的 Hooks,以封装和重用逻辑。
    • 语法示例:
         function useMyCustomHook() {
           // 自定义逻辑
         }

    优势

    • 简化代码:Hooks 使得函数组件更简洁,减少了类组件的复杂性。
    • 逻辑复用:通过自定义 Hooks,可以轻松复用状态逻辑。
    • 更好的组合性:Hooks 允许将状态和副作用逻辑组合在一起,提升了代码的可读性和可维护性。

    总之,React Hooks 是一种强大的工具,使得在函数组件中管理状态和副作用变得更加简单和灵活。


    useReducer 是 React 提供的一个 Hook,用于在函数组件中管理复杂的状态逻辑。它的工作原理类似于 Redux 中的 reducer,允许你通过 dispatching actions 来更新状态。useReducer 特别适合于需要管理多个子值或复杂状态逻辑的场景。

    基本用法

    useReducer 接受三个参数:

    1. reducer:一个函数,接收当前状态和一个 action,并返回新的状态。
    2. initialState:初始状态。
    3. init(可选):一个函数,用于延迟初始化状态。

    示例

    下面是一个使用 useReducer 的示例,展示了如何管理一个计数器的状态。

    import React, { useReducer } from 'react';
    
    // 定义初始状态
    const initialState = { count: 0 };
    
    // 定义 reducer 函数
    function reducer(state, action) {
      switch (action.type) {
        case 'increment':
          return { count: state.count + 1 };
        case 'decrement':
          return { count: state.count - 1 };
        case 'reset':
          return initialState;
        default:
          throw new Error();
      }
    }
    
    // 创建计数器组件
    function Counter() {
      // 使用 useReducer
      const [state, dispatch] = useReducer(reducer, initialState);
    
      return (
        <div>
          <p>Count: {state.count}</p>
          <button onClick={() => dispatch({ type: 'increment' })}>Increment</button>
          <button onClick={() => dispatch({ type: 'decrement' })}>Decrement</button>
          <button onClick={() => dispatch({ type: 'reset' })}>Reset</button>
        </div>
      );
    }
    
    export default Counter;

    代码解析

    • 初始状态
    • initialState 是一个对象,包含一个 count 属性,初始值为 0。
    • reducer 函数
    • reducer 函数接收当前状态和一个 action,根据 action 的类型返回新的状态。
    • 支持三种 action:
      • increment:将 count 增加 1。
      • decrement:将 count 减少 1。
      • reset:将 count 重置为初始状态。
    • 使用 useReducer
    • Counter 组件中,调用 useReducer,传入 reducer 函数和 initialState,返回当前状态和 dispatch 函数。
    • dispatch 函数用于发送 action,更新状态。
    • 渲染 UI
    • 组件渲染当前的 count 值,并提供三个按钮来触发不同的 action。

    优势

    • 状态管理useReducer 使得管理复杂状态变得简单,特别是在状态依赖于多个子值时。
    • 可读性:通过将状态更新逻辑集中在 reducer 函数中,代码的可读性和可维护性得以提高。
    • 调试:使用 reducer 的模式使得调试状态变化变得更加容易,因为所有的状态变化都通过 action 进行。

    总之,useReducer 是一个强大的工具,适用于需要复杂状态管理的 React 组件。


    useEffect 是 React 中的一个 Hook,用于处理副作用(side effects)。副作用可以是数据获取、订阅、手动操作 DOM、设置定时器等。useEffect 允许你在函数组件中执行这些操作,并在组件的生命周期中进行清理。

    基本用法

    useEffect 接受两个参数:

    1. effect:一个函数,包含副作用的逻辑。
    2. dependencies(可选):一个数组,指定 effect 依赖的变量。当这些变量发生变化时,effect 会重新执行。

    示例

    下面是一个使用 useEffect 的示例,展示了如何在组件加载时获取数据,并在组件卸载时清理定时器。

    import React, { useState, useEffect } from 'react';
    
    function DataFetcher() {
      const [data, setData] = useState(null);
      const [loading, setLoading] = useState(true);
    
      useEffect(() => {
        // 定义一个异步函数来获取数据
        const fetchData = async () => {
          try {
            const response = await fetch('https://api.example.com/data');
            const result = await response.json();
            setData(result);
          } catch (error) {
            console.error('Error fetching data:', error);
          } finally {
            setLoading(false);
          }
        };
    
        // 调用异步函数
        fetchData();
    
        // 清理函数(可选)
        return () => {
          console.log('Cleanup if necessary');
        };
      }, []); // 空数组表示只在组件挂载和卸载时执行
    
      if (loading) {
        return <div>Loading...</div>;
      }
    
      return (
        <div>
          <h1>Fetched Data</h1>
          <pre>{JSON.stringify(data, null, 2)}</pre>
        </div>
      );
    }
    
    export default DataFetcher;

    代码解析

    • 状态管理
    • 使用 useState 创建两个状态变量:data 用于存储获取的数据,loading 用于指示数据是否正在加载。
    • 使用 useEffect
    • useEffect 中定义一个异步函数 fetchData,用于从 API 获取数据。
    • 使用 fetch 方法发送请求,并将响应数据解析为 JSON 格式。
    • 使用 setData 更新状态,将获取的数据存储在 data 中。
    • 使用 setLoading(false) 更新 loading 状态,表示数据加载完成。
    • catch 块中处理可能的错误,并在控制台输出错误信息。
    • 清理函数
    • useEffect 可以返回一个清理函数,用于在组件卸载时执行清理操作。在这个示例中,清理函数只是输出一条日志,实际应用中可以用于清理订阅、取消请求等。
    • 依赖数组
    • 传入空数组 [] 作为依赖项,表示该 effect 只在组件挂载时执行一次,并在卸载时执行清理函数。
    • 渲染 UI
    • 如果 loadingtrue,则显示加载状态;否则,显示获取到的数据。

    优势

    • 控制副作用useEffect 使得在函数组件中处理副作用变得简单和直观。
    • 清理机制:可以在组件卸载时清理副作用,避免内存泄漏。
    • 依赖管理:通过依赖数组,可以精确控制 effect 的执行时机,避免不必要的重新执行。

    总之,useEffect 是一个强大的工具,适用于处理各种副作用,提升了函数组件的功能性和灵活性。

  • 🌟 通过集成验证实现概率共识:LLM可靠性的框架

    🌟 通过集成验证实现概率共识:LLM可靠性的框架

    🧠 引言

    🤖 AI可靠性挑战

    人工智能,这个潜力无限的科技领域,似乎总在告诉我们“未来就在眼前”。无论是医疗、法律还是金融领域,AI的应用都如同一场即将到来的革命。然而,AI的核心架构却给我们泼了盆冷水:与传统的基于规则的系统不同,神经网络的运作是基于概率的。这种特性虽然赋予了AI出色的灵活性和生成能力,但要让它们在高风险领域中达到完全可靠几乎是不可能的,就像天气预报总是有那么点不确定性一样(Shalev-Shwartz & Ben-David, 2014)。

    在这些高风险领域,错误可能会通过多重推理步骤和反馈循环成倍放大(Sutton & Barto, 2018)。想象一下,如果AI在医疗领域给出了错误的诊断信息,后果将是灾难性的。为了减轻这些风险,组织面临一个两难选择:要么将AI限制在低风险任务中,比如客服聊天机器人,要么实施全面的人力审核流程,这在很大程度上抵消了AI带来的效率提升。

    🎯 基线表现和意义

    我们的实证工作揭示了这一挑战的范围。在生成78个需要事实准确性和因果一致性的复杂测试案例时,即使是最先进的LLM(如Claude 3.5 Sonnet)也仅能达到73.1%的准确率。这种表现显然不足以满足高风险应用的需求。

    💡 我们的方法与贡献

    尽管单一模型难以实现无错误输出,我们的洞见是:通过多模型的概率分布交集,一个模型集成可以更接近这一目标。通过在多个模型中要求共识,我们有效地缩小了可能结果的分布范围,提升了正确性的可能性。这种方法与机器学习中利用模型多样性的集成技术一致,有助于减少方差并提高预测准确性(Hastie, Tibshirani, & Friedman, 2009)。

    我们主要贡献在于展示了集成方法可以被有效地重新用于验证。在实证测试中,这种方法在不需要外部知识库或人工干预的情况下,将准确性从73.1%提升到了93%以上。

    📉 语言模型错误率

    🚦 错误类型与训练困境

    语言模型主要表现出两种错误:精度错误(幻觉),即输出在内部一致但事实不正确;准确性错误(偏差),即模型反映训练数据或架构偏差的系统性偏离。这些偏差常常源于训练数据的基础分布,难以消除(Zhao et al., 2019)。

    🔍 基线性能分析

    我们的测试集中在一个具有挑战性的现实场景:为印度公务员考试生成问答对。这个任务需要精确的事实知识和复杂的推理能力。基线性能显示,LLM在生成复杂内容方面表现出色,但其错误率仍然过高,无法在高风险场景中独立运行(Brown et al., 2020)。

    🔗 相关工作

    确保AI生成内容的事实准确性一直是许多创新方法的焦点。早期的自动化事实核查方法,如FEVER数据集,强调了动态、可扩展解决方案的重要性(Thorne et al., 2018)。然而,这些方法的适用性受到限制,因为它们依赖于单一来源的策划数据集。

    我们的方法从这些检索基础方法中脱颖而出,借鉴了传统机器学习中的集成技术。通过模型共识的分布式验证,我们能够处理既定事实和新合成的信息,提供了一种新的验证范式(Breiman, 2001)。

    🔄 集成验证框架

    我们的框架利用多个独立模型,通过集体评估验证内容,消除了对外部知识来源的依赖。通过实施一个简单的验证过程,我们可以有效地识别和纠正潜在错误。

    ⚙️ 框架操作

    我们的测试显示了框架的有效性。例如,在验证城市地方机构相关的声明时,所有验证模型对正确答案达成一致,说明了框架在验证事实内容方面的潜力。

    📝 实施细节

    在框架的实际实施中,我们使用了三种最先进的模型,并注意到多项技术考虑因素对性能和可靠性产生影响。为确保验证的可靠性,我们采用了多项选择格式,以便在复杂声明中实现标准化评估。

    📊 结果与分析

    我们的实证评估表明,通过多种验证配置,内容可靠性显著提高。尽管目前样本量有限,结果已显示出集成验证在提高内容准确性方面的潜力。

    📈 三模型分析

    三模型共识配置达到了95.6%的精度,表明该框架在高风险应用中具有优越的错误避免倾向。

    💬 讨论

    尽管我们的框架在没有外部知识来源的情况下达到了较高的精度,但分析表明仍有改进空间。未来的工作可以探索动态源的整合,以提高对时间敏感声明的精度。

    🔮 未来工作

    我们的研究揭示了扩展和改进集成验证的多个有前景的方向,包括验证器优化、基准开发和RAG集成等。

    🔚 结论

    我们的工作在三个关键方面推进了AI验证领域。首先,我们展示了集成验证可以显著提高精度。其次,我们表明完全的模型共识提供了更可靠的验证信号。第三,我们的实验表明,该框架能够有效处理需要复杂时间和上下文理解的内容。

    这项研究为需要极高精度的领域,提出了一种新的AI验证方法,指明了未来的研究方向。集成验证作为一种有前途的方向,可能为解决LLM可靠性挑战提供了一条途径。


    📚 参考文献

    1. Shalev-Shwartz, S. , & Ben-David, S. (2014). Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Cambridge University Press.
    2. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press.
    3. Hastie, T. , Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). Springer.
    4. Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
    5. Zhao, J. , et al. (2019). Gender Bias in Contextualized Word Embeddings. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (pp. 629-634).
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