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免责声明：在大型语言模型（LLMs）方面，我仍然算是一个外行。作为一名软件开发人员，我的朋友有时会请我解释“人工智能”是如何真正工作的。

在向普通人解释LLMs时，“中文房间”的比喻似乎相当有效（尽管哲学家们正在争论“理解”究竟意味着什么，但我们在这里不深入探讨）。

本质上，LLM就像一个在封闭房间里按照最可能的顺序构建中文符号链的人。这个人并不懂中文，但已经分析了大量文本，以找出不同符号链之间的关联。结果如此之好，以至于房间外的一个懂中文的人被欺骗，以为房间里的人能理解和书写中文。

但采样在这里扮演什么角色呢？

它是否像一个经理，不接受房间里的人提供的单个下一个符号，而是要求几个最可能的符号，然后根据给经理的额外公式选择一个更合适的符号？

这感觉像是在误导。这个人想要以最大的可能性产生一个特定的符号，但随后他们发现结果实际上是不同的，因为中间有个经理。

如果是一个理解结果的人，他们会抱怨“嘿，那不是我想要说的。”或者道歉“对不起，那不是正确的词。”

有人能提出一个更好、更准确的采样比喻，让普通人也能理解吗？

这引出了以下问题。 采样一直是LLM架构的一部分，还是为了在人们发现仅使用提示不足以将结果令牌的概率推向所需方向时，为了强行实现特定行为而发明的？

然后是一个后续问题。假设我们发明了一个真正的推理核心或反馈循环，它可以在返回结果之前评估整个响应。这是否意味着不再需要采样了？

我的意思是，如果我们在提示中说了“要有创造性”，一个好的模型应该能够将这些词与不太常见的结果概率关联起来，从而不需要使用温度或其他采样器来强行选择概率较低的令牌。

但实际上它能走多远？通过提示本身是否可能实现有意荒谬的结果？想象一个人拿起几个看似随机的物品，然后用这些物品编出一个疯狂的故事。我们是否需要一个（伪）随机性生成器在LLM内部，让它看起来像有“自由意志”来故意混合事物？

好了，我就说到这里，我觉得我可能深入到哲学里了……我是不是？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于大型语言模型（LLM）中的采样（sampling）概念，参与者通过比喻和类比试图向非专业人士解释这一复杂技术。讨论涵盖了采样在模型中的作用，如提高文本多样性和避免重复，以及其是否为模型架构的一部分。参与者还探讨了未来可能的发展方向，如引入更高级的推理核心或反馈循环来替代采样。总体上，讨论展示了采样在LLM中的重要性，以及如何通过不同的解释方法使其更易于理解。

主要观点

  1. 👍 采样在LLM中像是一个创可贴
    • 支持理由：用于掩盖模型输出的重复问题，通过选择不太遵循有害模式的符号来避免重复。
    • 反对声音：虽然能减少重复，但会显著降低模型的准确性。
  2. 🔥 LLM并不像“Chinese room”比喻中的人那样有意识地构建文本
    • 正方观点：LLM每次输出都是基于给定文本预测的下一个字符的概率分布。
    • 反方观点：该比喻并不准确，LLM实际上没有机会决定词语顺序。
  3. 💡 采样使得LLM的输出具有一定的随机性
    • 解释：避免了相同输入总是产生相同输出的情况，有助于产生不同的输出结果。
  4. 🌟 采样是语言模型系统中的一个设计特性
    • 解释：为用户提供了对语言模型生成内容的精细控制，可以选择更创意或更一致的响应。
  5. 🚀 采样帮助LLM在多个可能的输出中选择最合适的
    • 解释：类似于在交叉路口选择正确的道路，对于模型展示创造性和灵活性至关重要。

金句与有趣评论

  1. “😂 Downtown-Case-1755：The analogy isn’t perfect, but IMO yes its a band-aid.”
    • 亮点：简洁地表达了采样在LLM中的作用，像是一个创可贴。
  2. “🤔 qrios：If we always select the most probable next token, we are almost by definition generating the most boring possible text.”
    • 亮点：指出了采样在提高文本多样性方面的重要性。
  3. “👀 Everlier：Without sampling LLM is like a very complex mathematical function - same inputs will always produce identical outputs.”
    • 亮点：通过比喻解释了采样在避免输出重复中的作用。

情感分析

讨论的总体情感倾向是探索性的，参与者试图通过不同的比喻和类比来解释采样在LLM中的作用。主要分歧点在于采样是否为模型架构的必需部分，以及是否可以通过其他方法替代。可能的原因是参与者对LLM的理解程度不同，以及对采样作用的不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能通过提示（prompting）直接影响模型的随机性，以实现更自然的语言生成。
  • 潜在影响：采样在LLM中的作用可能会随着模型架构的改进而发生变化，未来可能会有更高级的推理核心或反馈循环来替代采样。

详细内容：

《关于 LLM 中采样的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个关于语言模型（LLM）中采样问题的热烈讨论帖子引起了大家的关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖作者以“中文房间”的类比解释了 LLM 的工作原理，并提出了对采样在其中作用的疑问，比如它是否像一个干扰输出的“经理”，还探讨了采样是否一直是 LLM 架构的一部分，以及未来若有更先进的推理核心或反馈回路，采样是否会不再需要等问题。

讨论焦点与观点众多。有人认为采样就像给“没有短期记忆、立即忘记已生成内容的人”在“中文房间”里工作。也有人指出采样是为了解决重复问题，虽降低了准确性但能避免枯燥的输出。还有观点提到，采样至少自 GPT-2 发布时就已存在，且能让我们利用更多模型的预测，避免浪费其努力。

有用户认为，如果没有采样，LLM 就像一个非常复杂的数学函数，相同输入总是产生相同输出。也有人提出采样是 LLM 系统的一个设计特性，能让用户对 LLM 进行精细控制，决定想要更有创意还是更一致的响应。

还有用户将 LLM 类比为 GPS 导航，认为采样能帮助 LLM 消除不太可能的路线，提供更多选择，若没有采样，LLM 会缺乏创造力。

总体而言，关于采样在 LLM 中的作用，大家各抒己见，讨论热烈。但目前仍未达成完全一致的看法，这也反映出 LLM 技术的复杂性和不断探索的特性。