讨论总结
本次讨论主要聚焦于大型语言模型（LLMs）如何随着语言能力的提升而发展出对现实的理解。评论者们从多个角度探讨了LLMs的工作原理、理解能力的争议以及AI研究的严谨性。主要观点包括LLMs使用神经网络作为函数逼近器模拟现实、样本效率的问题、以及对AI理解能力的科学客观性讨论。讨论中还涉及了对LLMs是否真正理解现实的质疑，以及对AI研究中过度人文化描述的批评。
主要观点
- 👍 LLMs使用神经网络作为函数逼近器，能够模拟现实的大部分内容
- 支持理由：这些逼近可能有用，但不一定揭示世界的某种基本性质。
- 反对声音：在某些应用中，如语言模式和图像压缩，LLMs能够有效地从噪声中重建信号，但这并不意味着它们能够构建一个完整且连贯的现实模型。
- 🔥 LLMs正在发展出对现实的理解能力
- 正方观点：这种理解能力是基于认知和思考过程的。
- 反方观点：许多人错误地认为LLMs只是概率模型或自动完成工具。
- 💡 LLMs的样本效率仍然很低
- 解释：尽管在训练中使用了大量数据，LLMs的样本效率仍然很低。
- 💡 算法本身不具备理解能力，LLMs构建的只是响应模型
- 解释：人们对LLMs的描述过于人文化，缺乏严谨性。
- 💡 翻译能力分析足以揭示LLMs对现实的理解
- 解释：应采用简单直接的研究方法，翻译错误能反映语言模型的抽象能力。
金句与有趣评论
- “😂 This has been patently obvious for anyone without a closed mind.”
- 亮点：强调了对LLMs理解能力的普遍误解。
- “🤔 The way I’ve started to think of LLM outputs is they create totally bespoke models of the world which aren’t related each time it’s trained or prompted.”
- 亮点：提出了LLMs每次训练或提示时都会创建独特的世界模型的观点。
- “👀 still horrendously sample efficiency”
- 亮点：指出了LLMs在样本效率方面的不足。
- “👀 Keep it simple, stupid.”
- 亮点：呼吁在AI研究中保持简单直接的方法。
- “👀 Welcome to the AI autumn. Lets set out and harvest the low hanging fruits before the winter comes.”
- 亮点：对AI领域即将进入冬季的警示和准备。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对LLMs理解能力的乐观看法，也有对其样本效率和理解能力的质疑。主要分歧点在于LLMs是否真正理解现实以及AI研究的严谨性。可能的原因包括对AI理解能力的不同解读、对AI研究方法的不同偏好以及对AI未来发展的不同预期。
趋势与预测
- 新兴话题：LLMs的样本效率问题可能会引发更多关于如何提高模型效率的讨论。
- 潜在影响：对LLMs理解能力的深入研究可能会推动AI研究向更科学和客观的方向发展，同时也有助于澄清公众对AI能力的误解。
详细内容：
标题：关于 LLMs 对现实理解能力的热门讨论
在 Reddit 上，一则题为“LLMs develop their own understanding of reality as their language abilities improve”的帖子引发了热烈关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了随着语言能力的提升，LLMs 是否会形成对现实的独特理解，链接指向了相关的研究内容。讨论的焦点集中在 LLMs 的理解能力本质以及其与人类认知的差异等方面。
有人认为，LLMs 只是利用下一词预测来构建语言结构，并非真正理解。例如，有用户分享道：“The funny thing is that the paper is not the study they talk about, but using next-word prediction LLMs for coding to show that they still generate a structure for the whole language.” 但也有人觉得这是一篇很棒的论文，其“语义探测干预”策略能用于研究新兴表征。
还有观点指出，LLMs 内部表征在不同架构中可能比预期更相似，如“ Their internal representations may be more similar across architectures than we anticipated ”。
对于 LLMs 是否真的理解，存在很大争议。有人觉得它们只是遵循预定协议，不存在理解，比如：“A dog or a human student possess something the machine cannot; cognition, awareness, consciousness, subjective experience, qualia…whatever you want to call it. This is the innate underpinning for understanding, not just ‘being able to perform all tasks surrounding a given domain/environment.’ ” 但也有人认为，在特定领域能够达到人类水平表现就算是理解，“If a machine can perform these tasks at a human level in a particular domain, while that understanding may be limited compared to all human-understanding, it is still understanding.”
在这场讨论中，共识在于对 LLMs 理解能力的探讨需要更严谨的定义和深入研究。特别有见地的观点认为，理解的定义是相对和主观的，随着技术发展和对认知的深入研究，理解和智能的标准也在不断变化。
总之，Reddit 上关于 LLMs 理解能力的讨论展现了多样性和复杂性，也促使我们更深入地思考人工智能与人类认知的关系。
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