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讨论总结

本次讨论主要围绕“通过代理使用（多个代理或自动迭代提示）解决Transformer架构中的问题”展开。讨论涉及多个方面，包括代理使用是否能解决二次复杂度问题、模型改进的可行性、数据集大小和计算资源需求、以及模型输出的不确定性等。评论者们对代理使用的效果和局限性进行了深入交流，提出了多种观点和解决方案，如使用无分词器的Transformer模型、动态调整模型参数、多重推理检查等。总体上，讨论呈现出多样性和争议性，对Transformer架构的未来发展提出了诸多思考和建议。

主要观点

  1. 👍 代理使用可能无法解决二次复杂度问题
    • 支持理由：代理本身也是LLM，仍会面临令牌数量的二次复杂度问题。
    • 反对声音：如果代理使用能帮助我们纠正Transformer架构的基本缺陷，可能间接解决二次复杂度问题。
  2. 🔥 代理通过批量处理令牌，类似于RAG，但更高效和主动
    • 正方观点：代理类似于人类律师阅读大量文件，只记住推理所需的片段。
    • 反方观点：这只是在解决一个不同的问题，而不是二次复杂度问题。
  3. 💡 代理使用可能在某些任务中有帮助，但不适用于所有任务
    • 解释：代理使用可能有助于减少幻觉和系统2型思考，但在生产环境中可能无法解决所有问题。
  4. 🌟 工具的使用是关键，代理可以改进工具的使用
    • 解释：未来的规划技术可能会结合传统规划算法和全新结果评估方法，以自信地排除不连贯的解决方案并迭代不完整的输出。
  5. 🚀 转向“大型行动模型”可能是解决当前问题的方向
    • 解释：输出行动令牌而非文本令牌可以解决许多现有问题，但数据不足是一个主要障碍。

金句与有趣评论

  1. “😂 How the fuck should agentic use help with quadratic scaling”
    • 亮点：直接表达了对代理使用解决二次复杂度问题的怀疑。
  2. “🤔 An agent scours the massive amount of tokens batch by batch kind of like RAG but much better and more active instead of an LLM taking it in all at once.”
    • 亮点：形象地描述了代理处理大量令牌的方式，类似于RAG但更高效和主动。
  3. “👀 If you get creative with the term "agent use" they’re all solvable.”
    • 亮点：提出了创新思维在解决Transformer架构问题中的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对代理使用解决问题的乐观态度，也有对其局限性和挑战的担忧。主要分歧点在于代理使用是否能有效解决二次复杂度问题和模型输出的不确定性。可能的原因包括技术实现的难度、数据集的完整性以及模型本身的局限性。

趋势与预测

  • 新兴话题：转向“大型行动模型”和结合传统规划算法的新型结果评估方法。
  • 潜在影响：对Transformer架构的改进和优化将推动人工智能领域的发展，特别是在自然语言处理和机器学习方面。

详细内容：

标题：Reddit 热议：代理使用能否解决 Transformer 架构的诸多问题？

在 Reddit 上，有一个帖子引发了热烈讨论，其标题为 “I thought I would write the problems down because I always forget. My question is do you believe we can solve all these problems by agentic use (multiple agents or automatic iterative prompting)?” 该帖子获得了众多关注，评论数众多。帖子主要探讨了代理使用是否能够解决 Transformer 架构存在的一系列问题，包括分词问题、静态权重、错误积累、灾难性遗忘、幻觉、推理时的二次复杂度等。

讨论的焦点集中在代理使用能否真正有效地解决这些问题。有人认为代理使用无法解决二次缩放等问题，比如有人说：“How the fuck should agentic use help with quadratic scaling”；也有人提出不同观点，认为代理搜索大量令牌的方式可能会间接解决二次复杂度问题，比如：“An agent scours the massive amount of tokens batch by batch kind of like RAG but much better and more active instead of an LLM taking it in all at once.” 但随即有人反驳称这解决的是不同的问题，并非二次缩放问题。

有用户分享道：“因为我已经在知识图谱和 RAG 方面工作了一段时间，处理原始数据集的首次令牌化速度慢得要死。” 还有用户提供了相关链接：https://www.marktechpost.com/2024/06/26/graphreader-a-graph-based-ai-agent-system-designed-to-handle-long-texts-by-structuring-them-into-a-graph-and-employing-an-agent-to-explore-this-graph-autonomously/ 。

对于代理使用能否解决问题，观点存在分歧。有人认为代理使用并不能解决所有问题，比如：“I’m not convinced that agentic use will solve all our problems. We’ve been doing LLM apps for two years, and the answer is no (at least for LangChain <0.2; we haven’t taken an in-depth look at 0.2 so far). It’s amazing for prototyping, but making it production-ready is a different story.” 但也有人抱有希望，觉得随着模型的改进，代理使用会更可行，能够纠正模型输出。

在这场讨论中，尚未形成明确的共识。一些独特的观点，如认为工具使用才是关键，或者提出通过创新方式解决诸如分词、静态权重等问题，丰富了讨论的内容。但关于代理使用能否真正解决 Transformer 架构的诸多问题，仍有待进一步的探讨和研究。