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当我听到关于“草莓问题”时，我会感到不适，因为那只是展示你对大型语言模型（LLMs）了解多少的一种方式。

简而言之：

LLMs 不会思考，即使它们看起来似乎会；它们只是写作。

它们通过标记来表达自己，一个标记（取决于模型架构和分词器）可能代表一个单词、单词的一部分、符号或其他任何东西。

你想让任何模型正确回答这个问题吗？

用这种方式提示它们：

逐个字母写出单词草莓，然后数一数字母r。

通过这样做，模型必须使用不同的标记逐个字母地写，因此它肯定能够数出它们。

通常无法回答这个问题的同一个模型，会给你类似这样的回答：

用户：你好
机器人：你好
用户：
逐个字母写出单词草莓，然后数一数字母r。

机器人：
S - T - R - A - W - B - E - R - R - Y
有3个R。
你想来个草莓吗？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于大型语言模型（LLMs）的思考能力、提示设计、模型性能和未来改进。参与者们深入探讨了LLMs的工作原理，包括它们如何通过token来表达内容，以及如何通过特定的提示设计来引导模型正确回答问题。讨论中还涉及了模型的局限性、训练数据的影响、温度设置的作用，以及如何通过量化方法和工具使用来提升模型性能。此外，参与者们也对LLMs的未来改进方向进行了展望，包括如何使模型具备类似大脑的功能，以及如何通过函数调用来增强模型的实用性。

主要观点

  1. 👍 LLMs 本身不具备思考能力，它们通过 token 来表达自己。
    • 支持理由：LLMs通过处理隐藏状态来解决问题，类似于人类思考的过程。
    • 反对声音：LLMs的“温度”参数并非噪音，而是影响模型输出的一个因素。
  2. 🔥 通过特定的提示设计，可以引导模型正确回答问题。
    • 正方观点：通过逐步书写单词并标记特定字母，可以提高模型的准确性。
    • 反方观点：如果LLM不能处理简单问题，那么期望它们解决复杂问题是不合理的。
  3. 💡 未来的 LLMs 应该具备类似大脑的功能，能够自我检查和修正错误。
    • 解释：模型具有内部状态和多层操作，这可能被误解为“思考”。
  4. 👀 尽管 LLMs 有局限性，但它们在许多任务上仍然是极其有用的工具。
    • 解释：模型在生成单个标记时涉及大量深层处理。
  5. 🤔 模型的表现可能受到训练数据集的影响。
    • 解释：模型能够回答某些特定问题，但不一定能理解或推理。

金句与有趣评论

  1. “😂 Frank_JWilson：It’s possible they were just using the question as a simple demonstration of the inherent limitations of the LLM architecture that prevents it from answering simple-looking problems.”
    • 亮点：指出了LLMs在处理简单问题时的局限性。
  2. “🤔 GoogleOpenLetter：The ultimate goal here is to have the LLM compartmentalize functionality like a brain - it should be able to analyze its answer, even within its own limitations, and check that the answer is correct.”
    • 亮点：提出了LLMs未来发展的目标，即具备类似大脑的功能。
  3. “👀 Sunija_Dev：The Clever Hans effect is a really big issue in machine learning yeah, I wish knowledge of it was more widespread.”
    • 亮点：强调了Clever Hans效应对机器学习的影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，参与者们对LLMs的能力和局限性进行了深入的分析和辩论。主要分歧点在于LLMs是否具备思考能力，以及如何通过提示设计和训练数据来提升模型的性能。可能的原因包括对LLMs工作原理的不同理解，以及对未来技术发展的不同期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何通过函数调用和工具使用来增强LLMs的实用性。
  • 潜在影响：LLMs在处理特定问题时的表现将直接影响其在实际应用中的可行性，未来可能会有更多关于提示设计和模型优化的研究。