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讨论总结

本次讨论主要聚焦于如何通过提示（prompting）和微调（fine-tuning）等方法提升大型语言模型（LLMs）的演绎推理能力。讨论中涉及了多种策略，包括结构化提示、多轮提示、代理系统、逻辑编程等。同时，也有观点认为仅依赖提示可能不足以显著提升演绎推理能力，需要结合更好的微调数据集和模型训练。讨论中还涉及了对LLMs推理能力的质疑和未来发展的预测，总体氛围为探索和实验性。

主要观点

  1. 👍 通过结构化的提示来改进LLMs的演绎推理能力

    • 支持理由：结构化提示可以帮助模型更好地理解和执行演绎推理。
    • 反对声音：仅依赖提示可能不足以显著提升演绎推理能力。

  2. 🔥 需要更好的微调数据集来训练模型

    • 正方观点：微调数据集可以显著提升模型的逻辑和推理能力。
    • 反方观点：提示方法在某些情况下可能更为直接和有效。

  3. 💡 通过提供更多具体示例来进一步改进提示

    • 解释：利用归纳推理帮助模型理解演绎推理，通过示例展示如何进行演绎推理。

  4. 👀 LLMs在演绎推理方面存在挑战

    • 解释：尽管LLMs在文本预测方面表现良好，但在涉及“反事实”推理的任务中相对缺乏演绎推理能力。

  5. 🤔 提示方法不如微调LLMs在逻辑和推理上有效

    • 解释：微调LLMs可以显著提升其逻辑和推理能力，而提示方法可能效果有限。

金句与有趣评论

  1. “😂 StrongClass86：No, I found the image so I thought it could help us craft a better prompt.”

    • 亮点：评论者分享了一张描述演绎推理过程的图片，作为构建提示的参考。

  2. “🤔 RuairiSpain：I think you need to read up on Reasoning. It won’t be solved by prompt alone.”

    • 亮点：评论者强调仅通过提示无法解决LLMs的演绎推理问题，需要更深入的研究。

  3. “👀 LoSboccacc：At some point ppl will realize the proper solution… Have the llm describe the problem in prolog or any other solver, get the answer, if the answer is that the problem is underdefined then use the llm to pick the output as question and create more constraints until the problem is solved.”

    • 亮点：评论者提出了一种创新的解决方案，通过逻辑编程语言如Prolog来改善LLMs的演绎推理能力。

  4. “😂 AutomataManifold：仅仅告诉模型进行演绎推理可能不如通过示例展示如何进行演绎推理有效。”

    • 亮点：评论者提出了一个有趣的观点，强调通过示例来展示演绎推理的重要性。

  5. “🤔 Status-Shock-880：The prompt approach is not going to take you as far as llms fine-tuned on logic and reasoning.”

    • 亮点：评论者认为提示方法不如微调LLMs在逻辑和推理上有效，提出了微调的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向为探索和实验性，大多数评论者对通过提示和微调提升LLMs的演绎推理能力持积极态度，但也存在一定的怀疑和批评。主要分歧点在于提示方法的有效性和微调的必要性。一些评论者认为仅依赖提示可能不足以显著提升演绎推理能力，需要结合更好的微调数据集和模型训练。

趋势与预测

  • 新兴话题：通过逻辑编程语言如Prolog来改善LLMs的演绎推理能力。
  • 潜在影响：提升LLMs的演绎推理能力将有助于其在更复杂的任务和场景中的应用，推动AI技术的发展。

详细内容：

标题：关于大型语言模型推理能力的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Apparently, LLMs are strong inductive reasoners but poor deductive reasoners. My solution to this is that we build a DEDUCTIVE REASONING ENGINE through prompting. I have tried to build a prompt which I have put in the description. Please help me improve or provide your own prompts.”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。

帖子主要探讨了大型语言模型（LLMs）在归纳推理方面表现出色，但在演绎推理上存在不足，并提出通过提示来构建演绎推理引擎的解决方案。讨论的焦点集中在如何提升 LLMs 的演绎推理能力，以及单纯的提示是否能够有效解决这一问题。

有人认为可以通过构建类似的提示来改进，比如“[StrongClass86] 我希望我们能仅通过提示来提高演绎推理能力。或许使用自动迭代提示或多代理系统。但不进行微调或从头开始预训练。” 也有人提出通过生成演绎推理数据集的合成数据生成管道来解决，比如“[gaztrab] 那我们构建一种合成数据生成管道来生成演绎推理数据集？”

然而，也有不同的声音。有用户表示“[davesmith001] 提示如果训练数据不包括这样的示例是没有帮助的。您需要生成标记数据并训练模型，直觉告诉我仅提示不会产生任何效果。” 还有人认为需要更好的微调数据集来训练这种行为，“[RuairiSpain] 我认为您需要研究一下推理。它不会仅通过提示来解决。我们需要更好的微调数据集，以训练这种行为。”

特别有见地的观点如“[martinerous] 完全同意。当前的 LLM 训练方法感觉效率非常低，因为它需要大量的训练数据，并且 LLMs 仍然会犯人类永远不会犯的愚蠢逻辑错误。我们（科学家）应该找到另一种方法，首先用所需的绝对基本数据教神经网络核心推理，然后可能是多学科（数学、语言、物理、化学、生物学）的基础知识。然后其他一切都可以使用大上下文或 RAG 来处理。”

讨论中的共识在于大家都认同提升 LLMs 演绎推理能力的重要性和紧迫性。但对于具体的解决方法，各方观点存在较大差异。

总之，关于如何提升大型语言模型的演绎推理能力，Reddit 上的讨论丰富多样且充满争议，为这一领域的研究提供了众多思考方向。