为什么 LLM 生成的代码这么多逻辑错误/凭空编出来的 API，却几乎见不到语法错误？用了后处理还是代码是从 AST 转换回来的？
drymonfidelia 1 天前 1384 次点击 | 1 tamakiui 1 天前 via Android 语言的泛化能力被错误用到了 api ？ |
 | 2 yukino 1 天前 让大模型写宏就容易错了 |
 | 3 codehz 1 天前 via Android  2 语法错误有明确且可量化的评价标准，非常适合用于强化学习 |
 | 4 sillydaddy 1 天前 via Android 谜底就在迷面上。它的自然语言，你也肯定找不到一丁点的语法错误。 |
 | 5 suni 1 天前 1 有语法错误的，cursor 每次会自己 lint 一遍 |
 | 6 liyafe1997 1 天前 9 你不能用 AST 这些传统的算法/逻辑来理解 AI ，AI 是没有逻辑的。 各种 LLM 最基本的原理说白了就是「吐出下一个概率最高的 token 」，大量的各种语言的代码的训练数据基本就保证了，不会吐出导致语法错误的 token ，换句话说，导致语法错误的 token 不会得到高分（因为在训练数据中没有这种 case ），所以不会吐出来。 就跟我们学习人类语言一样，你可能不了解一种语言的语法，但是从小到大有大量的 input （比如你的母语，中文，我想没多少人真的懂其中的门道），所以你也不太容易说出写出语法错误的句子，因为跟你以前看到的听到的别人说的不一样，会感觉很别扭（虽然你也说不出其中的规则），除非训练数据被污染了（比如你整天看很多中二的东西，那你说话可能也会变得很中二）。 「逻辑错误/凭空编出来的 API 」，这就是所谓的幻觉，因为相关训练数据缺失，在这种情况下，一个概率最大的 token 可能就会是不正确的信息（编出来的 API ），因为实在没有其它更好的选择了，（即，尽管概率得分不大，但是依然是最大的那个，或者说，没有比它更正确的信息了）。 比如 AI 不知道到底有哪些 API ，你的 prompt 提到一个「读用户年龄信息」，根据你的仓库里的代码，它可能会脑补出一个 GetUserAgeFromDB()，但是怎么样也不会吐一个 GetYourMoneyFromDB()，因为这时 token 一路吐下去，最正确的回答就是「 GetUserAgeFromDB()」。 还是拿人类思维和语言来举例子，比如你从小在城市长大，你没见过西瓜是怎么长的，也没阅读过有相关内容的资料（训练数据缺失）。然后呢老师让你写作文，写篇「去乡下摘西瓜的故事」（ prompt ），然后呢根据你从小到大的 input ，你知道西瓜是水果，然后呢水果一般都是长在树上的（「果」这个 token 后面经常跟着「树」）苹果也是水果，苹果树也经常出现，所以当你写下「西瓜」的时候，「树」这个 token 在你脑海里得分是很高的，于是你写下了「西瓜树」，幻觉就这么来了。尽管「西瓜树」是错的，但是你也不会写下「西瓜人」，「树」比「人」概率更大。 但是从语法层面，你不大可能犯错误，尽管你可能并不懂什么主谓宾定状补这些语法知识和规则，但你会写出「我->去->爬->西瓜->树」，因为在你以前阅读过的材料（训练数据）中见过很多类似的组合（你见过很多句子第一个字是「我」，因此「我」在这里概率是最高的，然后「我」后面经常跟着「去」，于是你写了「去」......），你不大可能会写出「爬去我」，因为训练数据里你没见过「爬」放句首的，所以这个得分不会高，你就不会吐「爬」出来，「爬」后面也不会跟着「去」......因此你不会写出语法错误的句子，尽管你并不懂具体的语法规则。 |
| 7 liyafe1997 1 天前 via Android 写上面这个的时候突然想到以前看到过的一个很好玩的视频： https://www.bilibili.com/video/BV1Pt421a7rw/ 这人估计因为什么原因，脑子里的 LLM 丢失了大量参数，像极了 LLM 规模过小过拟合在胡言乱语，但是无论是上面这人还是 LLM 胡言乱语，你会发现把每一句话单独挑出来都没毛病，至少语法是正确的。编程语言也是，你用一个再垃圾的模型让它写主流编程语言的复杂需求的代码，代码逻辑可能乱写一通，但语法基本上是对的。说明语法这个层面的信息（无论是编程语言还是人类语言）是非常基本的，小模型都不容易犯错，别说大模型了。 |
 | 8 litchinn 1 天前 因为 LLM 仍然是基于概率的，它的训练数据中几乎不会有语法错误的代码，它出现语法错误自然也是小概率 |
 | 9 zololiu 1 天前 @liyafe1997 #6 比喻写得太好了大佬！ |
 | 10 maolon 7 小时 50 分钟前 准确的说是后训练这步操作里，在 RL 过程中错误的语法会被惩罚，而正确的语法会被奖励。 语法这种东西一般是可以定性的（而且也相对比较稳定，一般新版本也只是在老语法上加东西，很少会去改已有语法），错就是错，对就是对，只要有大量的正确的训练例子做基础，哪怕不是那么大的模型也不会犯语法错误。 而 api 这种东西 1. 没有一个很明显的对错标准，有可能上个版本这个 api 还存在，下个版本就 deprecated 了，模型可能训练了老版本的 api 2. 这么多的库，有些常用的被训练进去了，还有很多不常用的没有训练（以及模型参数量本身太小做出的取舍） 3. 库和库之间很可能 api 的名称相差很小，导致训练后模型很难做出区分 TLDR：语法容易训练，api 难，且要经常保持更新，所以语法基本不会错，api 经常错 |
 | 11 defaw 1 小时 13 分钟前 ai 不管 ast 的，语法和 api 的关系你可以参考 ai 和你对话和知识问答的关系。ai 可以和你流畅对话，这是语法对了，但是知识问答说的不对，这是就是 api 不对。 |
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