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只有最初发布的3个，已经过去几个月了，有什么原因吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕SPPO（Self-play preference optimization）方法在大型语言模型（LLMs）中的应用和效果展开。讨论中涉及了SPPO方法的开源性、迭代成本、模型性能优化、人类文化对模型的影响以及模型微调的局限性等多个方面。总体上，讨论呈现出对SPPO方法的期待与对其应用现状的质疑并存，同时也反映了在模型开发和优化过程中遇到的技术和经济挑战。

主要观点

  1. 👍 SPPO方法并未显著提升模型的能力，而是使其输出更符合用户喜好。
    • 支持理由：这种方法更注重用户满意度，而非纯粹的技术性能提升。
    • 反对声音：可能忽视了模型在其他方面的潜在能力提升。
  2. 🔥 迭代过程的运行成本是主要问题。
    • 正方观点：高昂的成本限制了SPPO方法的广泛应用和进一步发展。
    • 反方观点：成本问题可以通过技术创新和资源优化来解决。
  3. 💡 人类写作风格和习惯对模型的输出有深远影响。
    • 解释：模型反映了人类的文学文化，这既是优势也是局限。
  4. 💡 模型微调虽然可以改变某些输出风格，但受限于其训练数据的局限性。
    • 解释：微调方法在一定程度上受限于人类语言的结构和模式。
  5. 💡 模型的改进需要从预训练阶段的方法开始改变。
    • 解释：现有的微调方法可能不足以带来根本性的改进。

金句与有趣评论

  1. “😂 It doesn’t make the model more capable per se, rather makes it output things you like more.”
    • 亮点：强调了SPPO方法的用户中心导向。
  2. “🤔 Models are a simulacrum of larger human literary culture. They reflect and spit out our collective preferences in styles and subjects.”
    • 亮点：深刻指出了模型与人类文化的紧密联系。
  3. “👀 Hell even we humans are basically incapable of improving past a certain threshold without some kind of hard ground truth evaluation, be it from other people or by trying things out in the real world and seeing actual results.”
    • 亮点：对比了人类和模型在自我评估上的差异。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对SPPO方法的期待和肯定，也有对其应用现状的质疑和不满。主要分歧点在于SPPO方法的实际效果和成本效益，以及其在模型优化中的作用。可能的原因包括技术实现的难度、资源分配的不均以及市场对新技术的接受程度。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于SPPO方法在不同类型模型中的应用研究。
  • 潜在影响：SPPO方法的进一步发展和应用可能会对语言模型的用户体验和市场接受度产生重要影响。

详细内容：

标题：关于 SPPO LLMs 稀缺的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“为什么不再有 SPPO LLMs？SPPO 方法不是开源的吗？”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要探讨了 SPPO 方法虽已开源，但新模型却迟迟未出的现象，并询问其中的原因。这一话题引发了多个方向的讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有观点认为，SPPO 方法本身并不能让模型更强大，而是让其输出更符合人们的喜好。
    • 例如，[Everlier]表示：“它本身并不能让模型更有能力，而是让它输出你更喜欢的东西。”
  • 有人提到 SPPO 对模型在自然度和抑制特定声音方面可能有用。
    • 像[a_beautiful_rhind]说：“会有助于让模型听起来更自然并抑制助手的声音。”
  • [RedditDiedLongAgo]认为模型是人类文学文化的模拟，反映并吐出了我们在风格和主题上的集体偏好。
  • 也有观点指出，调优能引导风格，但受限于已有训练内容。
    • 比如[RedditDiedLongAgo]称：“调优者的调整引导了风格，但它只能误导其训练的内容。”
  • 还有人认为迭代过程成本高昂是主要问题。
    • [starkiller1298]表示：“主要问题是迭代过程的运行成本很高。”
  • 对于模型如何选择偏好以及是否会过拟合，也存在疑问和讨论。
    • [FrostyContribution35]问道：“一个 0.4 B 参数的模型怎么知道选择哪种偏好？它怎么不会过拟合？”
  • 有用户认为 wizard2 方法更好，并期待 wizard3 的发布。
    • [schlammsuhler]称：“wizard2 方法反正更好，希望他们能很快在 mistral large 上发布 wizard3。”

在讨论中，对于 SPPO 方法的效果和应用存在不同看法，但大家都在积极探讨其可能性和局限性。一些特别有见地的观点，如关于模型作为人类文化模拟的论述，丰富了讨论的深度。