原贴链接

https://arxiv.org/abs/2408.06195

讨论总结

本次讨论主要围绕微软研究院提出的“互理解”技术，探讨其如何通过提升小型语言模型（LLMs）的性能来增强问题解决能力。讨论涵盖了技术细节、应用场景、模型大小定义、能源效率等多个方面。参与者对微软研究院的创新工作表示赞赏，同时也对模型的实际应用和潜在影响进行了深入探讨。

主要观点

  1. 👍 互理解技术显著提升了小型语言模型的问题解决能力
    • 支持理由：通过rStar方法，GSM8K数据集上的准确率大幅提升，如LLaMA2-7B从12.51%提升至63.91%。
    • 反对声音：相关代码仓库尚未公开，引发了一些质疑。
  2. 🔥 将基础模型转化为有用工具是困难的，但微软的研究方法如bitnet和graph RAG是有效的
    • 正方观点：这些方法为构建有用甚至可靠的本地LLM应用提供了基石。
    • 反方观点：微软研究院在中国的团队受到一些限制，不能参与某些高级AI研究项目。
  3. 💡 互理解技术可能会使生成过程变慢，但可以提高性能
    • 解释：通过生成多个候选答案并进行自我反馈来优化结果，虽然增加了运行时间，但显著提高了结果质量。

金句与有趣评论

  1. “😂 Hammering a base model into something useful is tough, but things like bitnet and graph RAG and potentially this self-play/Q* methodology are all bricks in the edifice of a useful, perhaps even reliable local LLM app implementation.”
    • 亮点：形象地描述了将基础模型转化为有用工具的困难和微软研究院的创新方法。
  2. “🤔 IMO this is much more like how humans think — evaluating multiple lines of thinking in context of each other in order to best decide how to continue a line of thinking, eventually take action, etc.”
    • 亮点：将互理解技术与人类思维过程相比较，强调其模拟人类思维的潜力。
  3. “👀 If this approach can make LLMs able to solve problems that previously required humans in the loop, it can actually save huge amounts of power.”
    • 亮点：讨论了互理解技术在商业流程中的应用潜力，以及可能带来的能源节约。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者对微软研究院的创新工作表示赞赏，并对互理解技术的应用前景持乐观态度。主要分歧点在于模型的实际应用和潜在影响，以及模型大小定义的争议。

趋势与预测

  • 新兴话题：互理解技术在编码领域的应用，以及其在实时后端实现的可能性。
  • 潜在影响：互理解技术可能会改变小型语言模型的应用场景，提高其在商业流程中的效率，并可能带来能源节约。

详细内容：

标题：微软研究在 LLM 领域的新突破引发 Reddit 热议

最近，Reddit 上一篇关于微软研究的帖子引起了广泛关注。帖子标题为“[Microsoft Research] Mutual Reasoning Makes Smaller LLMs Stronger Problem-Solvers. ‘rStar boosts GSM8K accuracy from 12.51% to 63.91% for LLaMA2-7B, from 36.46% to 81.88% for Mistral-7B, from 74.53% to 91.13% for LLaMA3-8B-Instruct’”，还提供了相关链接：https://arxiv.org/abs/2408.06195 。该帖子获得了众多用户的热烈讨论，点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在微软在 LLM 领域的创新成果以及其对不同模型和应用的潜在影响。一些用户对微软的研究工作给予了高度评价，如“[honeymoow] 表示这正是自己最近一直在思考的——微软有很多创新”，“[m98789] 认为微软研究一直是顶级的”。

但也有不同的声音，比如“[ServeAlone7622] 认为微软应该让这些研究人员负责操作系统开发，吐槽 Windows 操作系统存在的问题”。然而，“[-p-e-w-] 则解释了 Windows 能运行大量老旧软件的原因，强调其在向后兼容性方面的巨大工程成就”。

还有用户探讨了这项研究在不同模型规模上的效果，像“[martinerous] 好奇它对 11B - 30B 规模的模型能有何作用”。对于如何在实际应用中运用这一系统，也有多种观点，比如“[Apprehensive-Ant7955] 提出是实时在后端实施还是用于创建数据集来微调较小模型更有益的疑问”。

在讨论中，一些用户分享了自己的亲身经历和专业见解。例如，“[ServeAlone7622] 称自己在科技领域工作超过三十年，有过相关的软件开发经验，并列举了一些具体案例来支持自己的观点”。

同时，对于 LLM 的未来发展，用户们也充满期待。“[Nickypp10] 认为推理方面的突破是最近的主题，未来令人兴奋”。但也有用户对能耗和效率等问题表示担忧，比如“[jupiterbjy] 提到 LLM 在能效方面走下坡路，希望能有改进方法”。

总之，这次关于微软研究的讨论展现了用户们对 LLM 领域的深入思考和多样观点，为我们理解这一前沿领域提供了丰富的视角。