俄亥俄州立大学 和卡内基梅隆大学的研究人员发布论文探讨了transformers，这是一种在自然语言处理（NLP）领域广泛使用的模型，是否能够学习隐式推理（implicit reasoning），即在没有明确指导的情况下对知识进行推理。隐式推理是一种能力，它允许模型在面对新的、未见过的情况时，能够运用已有的知识来做出合理的判断。
例如，我们有一个知识库，里面有人物的年龄信息。如果我们问：“特朗普和拜登，谁更年轻？”一个具备隐式推理能力的变换器模型应该能够理解“年轻”这个概念，检索到特朗普和拜登的年龄信息，并告诉我们谁更年轻，即使它之前没有遇到过这个问题。论文通过一系列的实验和分析，揭示了变换器在隐式推理上的潜力和局限性，并提出了改进模型架构以提高泛化能力的可能方向。研究结果表明，通过适当的数据和训练设置，变换器可以发展出强大的隐式推理能力，这对于构建更加智能和自适应的AI系统具有重要意义。
主要功能：
- 隐式推理能力：模型需要在没有明确指示的情况下，通过已学习的知识来解决问题。
- 长期训练：通过长时间的训练，即使在过拟合之后，模型也能够发展出隐式推理的能力。
主要特点：
- Grokking现象：这是变换器学习隐式推理的一个关键过程，即在长时间的训练之后，模型开始展示出对未见数据的泛化能力。
- 任务特定的泛化：变换器在不同类型的推理任务（如组合和比较）中表现出不同程度的泛化能力。
工作原理：
- 合成数据集：研究者创建了合成的训练和评估数据集，包含原子事实和通过潜在规则推断出的事实。
- 模型训练：使用标准的解码器变换器模型，通过优化算法进行训练。
- 内部机制分析：通过对模型内部状态的分析，研究者揭示了模型如何通过Grokking过程逐渐形成泛化电路。
具体应用场景：
- 复杂推理任务：例如，在一个需要比较两个实体属性的任务中，变换器需要隐式地使用已知的事实来推断出正确的答案。
- 知识库查询：在构建知识库时，变换器可以帮助理解和推理知识库中的事实关系。
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