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“对不起，我不明白你的意思。如果你有其他问题，随时问我。”

讨论总结

本次讨论主要集中在InternLM2.5 AI模型在处理敏感话题时的表现和限制。用户询问了关于穆斯林维吾尔人的监禁问题和天安门广场事件，AI则回应表示由于话题的敏感性和复杂性，无法提供详细信息，并强调了尊重和理解的重要性。评论者们讨论了AI模型的技术细节（如weights and biases）、模型的可信度、数据集修正的可能性，以及如何通过技术手段绕过模型的限制以获得更真实的回答。整体讨论氛围较为技术性和探讨性，涉及多个层面的思考和建议。

主要观点

  1. 👍 AI模型在处理敏感话题时表现出谨慎和尊重
    • 支持理由：AI强调在讨论此类话题时尊重和理解所有相关人员的重要性。
    • 反对声音：有评论者认为AI的回应过于回避，缺乏实质性信息。
  2. 🔥 用户希望获取更多信息以供自身改进
    • 正方观点：用户表示希望了解相关信息以供自身改进，显示出对知识的渴望。
    • 反方观点：有评论者认为用户的需求可能涉及敏感内容，不易满足。
  3. 💡 AI强调遵守实验室指南并提供信息
    • 解释：AI在回应中强调作为负责任的语言模型，必须遵守上海实验室制定的指南。
  4. 🌟 评论者提及AI模型的技术细节（weights and biases）
    • 解释：评论者简单地提到了“weights and biases”，可能是指AI模型的训练参数或技术细节。
  5. 🚀 讨论了是否存在一种通用的数据集能够对中文模型同样有效
    • 解释：评论者探讨了中文模型与西方模型在去审查方面的不同处理方式，并讨论了是否存在一种通用的数据集。

金句与有趣评论

  1. “😂 well weights and biases you know…”
    • 亮点：评论者以轻松的方式提及AI模型的技术细节，增加了讨论的趣味性。
  2. “🤔 Which size is this?”
    • 亮点：评论者对图片的具体尺寸感兴趣，显示出对细节的关注。
  3. “👀 "I’m sorry Dave, I can’t do that…"”
    • 亮点：引用电影《2001太空漫游》中的经典台词，比喻AI在面对敏感问题时的回应方式。
  4. “🌟 Yet I get downvoted to hell for suggesting that these models may not be trustworthy.”
    • 亮点：评论者表达了对模型可信度的质疑，并指出这种观点受到反对。
  5. “🚀 Might be possible to make a "router agent" that automatically routes questions to models that are outside each sphere of censorship in their training.”
    • 亮点：评论者提出创新的解决方案，以规避审查并获得更真实的答案。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对AI模型在处理敏感话题时谨慎态度的理解，也有对模型可信度和技术细节的探讨。主要分歧点在于模型的回应是否过于回避，以及如何通过技术手段绕过模型的限制。可能的原因包括对敏感话题的复杂性和技术细节的不熟悉。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何通过技术手段绕过模型的限制，以获得更真实的回答。
  • 潜在影响：对AI模型的可信度和技术细节的深入探讨，可能推动模型设计的改进和优化。

详细内容：

标题：InternLM2.5 引发的热议

近日，Reddit 上关于 InternLM2.5 的讨论吸引了众多目光。原帖展示了一张与 InternLM2.5 的聊天记录截图，其中当用户询问关于穆斯林维吾尔人的监禁问题和天安门广场相关的内容时，AI 表示无法提供详细信息或不理解所指含义，强调遵守开发实验室的指南。此帖获得了较高的关注度，引发了众多讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有用户认为模型存在权重和偏差。比如，[Master-Meal-77]询问模型的大小，[switchandplay]回答是 20B。
  • [DevopsIGuess]表示因质疑这些模型的可信度而遭大量反对。
  • [schlammsuhler]认为模型有偏差，但在某些方面可能因不同约束而对西方系统有独特看法，并探讨了数据集对模型的影响。
  • [ServeAlone7622]指出 7b 模型和 20b 模型的情况，还提到似乎通过某种方式能绕过限制，但模型仍努力维护某些形象，可能需要经过调整的模型才能得到更诚实和坦率的回答。
  • [f3llowtraveler]提出能否向模型询问西方模型被审查的问题，比如某些宗教、体重、性取向等，并设想建立“路由器代理”以获取更真实的答案。

此次讨论展现了用户对 InternLM2.5 模型的性能、可信度以及审查机制等方面的关注和争议。不同观点的碰撞反映了大家对人工智能模型的深入思考和探索。