稀释

超越“听话”：解码 LLM 的“稀释”效应与企业级应用

author: alterxyz (jerome @ dify.ai)

date: 2025年2月6日 初稿；2025年2月10日 正文

大型语言模型（LLM）正以惊人的速度改变着我们与信息交互的方式。然而，当我们惊叹于 LLM 的强大能力时，是否曾深入思考过：LLM 真的完全“理解”并“遵循”了我们的指令吗？它们的输出，究竟是用户意图的忠实反映，还是模型自身“意志”的某种体现？“幻觉”又是如何产生的？

本文将围绕 LLM 的“指令遵循”展开深入探讨，揭示其多维度特性，并引入“稀释效应”的概念来解释 LLM 在处理复杂信息时的行为模式。我们将重点关注“稀释效应”如何影响 LLM 的企业级应用，并探讨如何通过工程化手段，实现更精准的控制和更可靠的结果，以及最终实现人机协同。

一、 指令的多维性：不只是用户的 Prompt

当我们向 LLM 发出一个指令（Prompt）时，我们通常期望它能准确理解我们的意图。但实际上，LLM 的行为并非仅仅由我们的 Prompt 决定。除了用户明确输入的指令外，LLM 还会受到至少以下两个方面的影响：

  1. 模型提供商的预设：LLM 的训练数据、预设规则、以及模型提供商为确保模型安全、合规、高效而制定的各种“最佳实践”，都会潜移默化地影响 LLM 的输出。
  2. 模型的推理过程：特别是对于专门的推理模型（如 DeepSeek），它们在处理问题时会大量借鉴自身的预训练知识和推理策略，这可能导致最终输出偏离用户最初的意图。

这种多维度“指令”的交织，使得 LLM 的行为变得复杂。理解这种复杂性，是构建可靠的企业级 LLM 应用的前提。

二、 “稀释效应”：理解 LLM 的“思考”过程

为了更好地理解 LLM 在处理多维度“指令”时的行为模式，我们可以引入“稀释效应”的概念。所谓“稀释”，是指在 LLM 的推理过程中，用户输入的原始指令，会被模型自身的预训练知识、推理策略以及模型提供商的预设等因素所“稀释”，导致最终输出偏离用户最初的预期。

我们可以将不同来源的信息类比为不同密度的物质：

  • 用户 Prompt: 密度最高，代表用户的核心意图，如同恒星，是系统的核心。
  • RAG 知识库: 密度中等，提供额外的上下文信息，如同行星，围绕恒星运转，提供补充信息。
  • 模型自身的推理: 密度也较高, 且体量较大，如同星云，在系统中弥漫，影响着整个系统的状态。

当这些不同“密度”的信息在 LLM 内部相互作用时，就可能出现“稀释效应”。用户的原始指令（恒星）可能被模型自身的推理（星云）所“遮蔽”或“扭曲”，导致最终输出的结果并非完全符合用户预期。

“稀释”的演进：从“人工稀释 1.0”到“模型稀释 1.0”

“稀释”效应并非一开始就存在。随着 LLM 技术的发展，“稀释”的形式也在不断演进：

  • 人工稀释 1.0（RAG）: RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术可以被视为一种“人工稀释”。通过 RAG，我们将用户的 Prompt 与外部知识库的信息融合，人为地增加了模型的输入信息量，从而“稀释”了原始 Prompt 的直接影响。这种“稀释”是人为可控的，我们可以选择知识库、调整检索策略来控制“稀释”的程度和方向。

  • 模型稀释 1.0（Thinking 模型）: Thinking 模型则代表了一种“模型自身驱动的稀释”。这类模型在推理过程中会产生大量的中间步骤和思考过程，这些“思考”虽然提升了模型的整体性能，但也进一步“稀释”了用户原始指令的权重。这种“稀释”是模型自身能力提升的体现，但也更难以直接控制。

三、 “幻觉”的本质： “稀释”与“对齐”的失衡

长期以来，LLM 的“幻觉”（Hallucination）问题一直困扰着业界。但如果我们从“稀释效应”的角度来看待“幻觉”，或许可以得到更深刻的理解。

“幻觉”并非 LLM 凭空捏造了不存在的事实，而是模型在多维度“指令”和自身推理的复杂作用下，产生的与人类认知或期望不符的输出。这更像是一种“对齐”问题，而非简单的“错误”。

“幻觉”往往源于：

  • 潜台词和暗上下文: 用户 Prompt 中未明确表达的意图、隐含的假设、以及相关的背景知识，都可能成为模型“脑补”的素材，这可以视为一种“隐性稀释”。
  • 过强的指令遵循: 当模型过分“听话”，试图从有限的输入中推断出过多信息时，也容易产生“幻觉”。
  • “稀释”过度: 当模型自身的推理和预训练知识过度主导输出结果时，“幻觉”就更容易出现。

与其将“幻觉”视为“错误”并试图“纠正”，不如将其视为“稀释”的极端表现，通过工程化手段来 “引导和参与”“稀释” 的过程，实现模型输出与人类期望的“对齐”。

四、 企业级应用：驾驭“稀释”，实现人机协同

对于企业级 LLM 应用而言，理解和驾驭“稀释效应”至关重要。企业既希望 LLM 能够充分利用其强大的推理能力，产生更智能、更深入的洞察，又希望 LLM 的输出能够符合企业的特定需求、风格和规范。

这就需要我们 不仅仅是“控制”稀释，更是“引导”和“参与”稀释：

  • Prompt 工程: 通过精心设计的 Prompt，明确用户意图，引导模型进行“有方向的稀释”。
  • RAG: 利用 RAG 技术，引入与企业相关的知识库，进行“可控的稀释”，为模型提供更精准的上下文。
  • Workflow 编排: 通过 Workflow 工具，将复杂的任务分解为多个步骤，并在每个步骤中对“稀释”进行精细化控制。
  • 模型微调: 针对特定任务或领域，对模型进行微调，使其“稀释”的方向更符合企业需求。

作为 LLM 平台提供商，我们致力于为企业提供构建、管理和优化 LLM 应用的工具和环境。我们的平台提供：

  • 灵活的 Prompt 工程工具: 帮助企业构建更精准、更有效的 Prompt，更好地引导 LLM 的行为。
  • 强大的 RAG 集成能力: 允许企业将 LLM 与内部知识库无缝对接，为 LLM 提供更丰富、更可靠的上下文信息，实现“可控稀释”。
  • 多样化的 Workflow 编排选项: 支持企业根据不同的业务场景，灵活定制 LLM 的工作流程，实现对“稀释”过程的精细化控制和引导。
  • 深度定制和优化服务: 为有特殊需求的企业提供专业的咨询和技术支持，帮助企业构建高度定制化的 LLM 应用。

我们相信，通过这些工具和服务，企业可以更好地驾驭 LLM，充分利用“稀释效应”的正面作用，实现 LLM 与人类的深度协同，共同创造更大的价值。

五、 总结与展望

LLM 的“指令遵循”并非简单的“是”或“否”的问题，而是一个涉及多维度“指令”交互、以及“稀释效应”影响的复杂过程。理解“稀释”，驾驭“稀释”，是释放 LLM 潜力的关键。

“稀释”并非 LLM 的缺陷，而是其强大推理能力的体现。关键在于如何通过工程化手段，让人类更好地“参与”到“稀释”过程中，实现 LLM 输出与人类期望的“对齐”，最终实现人机协同。

(由 Gemini 2.0 Pro, Flash-Thinking, Claude 3 Opus, 我 共同完成)

初稿

模型的 “指令遵循” 和 结果效果是个很有意思的话题。

举例更好说明一些：

Claude.ai 和 ChatGPT.com 听用户 七到九分（满分 10），听 Anthropic/OpenAI 的 五到八分。

那么就会出现情况：7 分听用户的， 但是 8 分听了 OpenAI 的 - Prompt 和 工具 和里面（训练时）提供的各种 best practice（Eg. 今天起，ChatGPT 搜索人人可用，OpenAI 疯狂砸钱，雇 300+博士为 AI 打工-36 氪) 。

中学生问的题，博士可不一定按他想象地给答案和过程。

而另一个指令遵循是 9 分听用户，五六分听自己的，那么模型就很容易被 jailbreak。

我理解的 DeepSeek 和其他 推理模型的一个核心在于，后者（prompt/训练集/best practice/后训练）的内容无所谓，有高有低。 但前面 “听用户的” 部分，比如还是 9 分，但是推理部分也在 prompt 里，它稀释了原始用户。那么构成就是：

用户 9 + 模型和供应商本身的意愿 5 ➡️ 纯用户 6 + （推理部分 3 + model 5）。

那么稀释后的用户端指令遵循就只有 42%，低于 50% （顺便，小模型可能总分低于 5 啥的。） 这就导致了推理模型的上下限都比大模型更大。

开发者是另一个情况。各路 playground 比如 Google ai studio 普遍允许修改 prompt 说过的话。注意力架构是高度依赖上下文的，那么这样就是 hack 了 “模型和供应商本身的意愿” 这部分，通过修改上下文 - 模型相信自己（but hacked）。

Prompt 是更温和的修改，hack 过于激进且难以复现和投产。（但或许有办法解决？）

模型商在预训练或者微调时提供 best practice，而企业用户通常通过 prompt - rag 技术等。

那么，或许模型等指令遵从能力，有表现形态，以及遵循谁的问题。

Deep Research 听 OpenAI 搭建的高质量素材，以及 prompt 进去的高质量论文，其次才是用户（某种角度上说）（我在自己的笔记有记录另一个思考，简单来说是事件的实现是三部分：意识意义愿景->意愿意志决策->推理计算运行）。 那么，我认为企业肯定也会需要 Deep Research，但是 prompt 进去的可能是内部文件和风格品牌。 模型既吃企业画的饼（意识层），也吃成员投入的燃料（意愿层）。

推理模型的一个特点是稀释。 另一个角度解读是，理想状态下，它仍然遵循人的 query - 在愿景 意识层； 至于决策 也就是意愿层，它会听自己的而不完全是用户给的，并 best practice 可能比一般人做得更好。

那么指令遵循当然还是遵循，只是用户画的饼它听，博士和全人类给的参考答案 推理过程 和计算器 numpy 的结果 它也听。

遵守 - 带来可用性，以及推理模型 - 带来能力的增强。

这是一个敲敲打打的工程学，可能并非科学甚至原理数学层面的突破。 当然，有一个过硬的基座模型是必要的。Anthropic 也这样说过，预训练是可通关的，很多厂商也阶段性地做到了。

推理模型类似全自动 agent，目前高度不可控。 接下来的话，prompt 够用吗？或者提供 rag 够用吗？workflow 够用吗？需不需要，以及如何介入推理环节？ 企业的需求是什么，会为什么买账（在后 reasoning 和 后 agent 时代）？

高质量愿景是稀缺的，高质量决策可以由 贵的好的 llm providers 提供。 那么一般员工做的，无非就是 搬运愿景，偶尔修改 - 添加随机性，将愿景（意识层）翻译为决策（意愿层）和行动。 超级个体在 LLM 带来的新时代，个体们会如何实现那三层？或者说超级个体的定义是什么，祂会什么样的形态存在？

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meta-dynamic 关于“三层”