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由于Reflection 70B模型非常受欢迎，我写了一个教程，介绍如何使用ollama + open webui为任何模型实现反思链（Reflection CoT）。

我还提供了一个open webui过滤脚本，可以过滤响应，这样你就不需要看到CoT思考部分。

我还没有进行任何评估，所以我不确定这是否真的能提高模型的性能。可以将其视为一个有趣的实验。

Github:

https://github.com/AaronFeng753/Reflection-4ALL

讨论总结

本次讨论主要围绕“Reflection CoT for ALL LLMs”教程的有效性和实现方法展开。讨论中，部分用户对教程的实际效果表示怀疑，认为其更像是结构化的链式思考而非真正的反射模型。同时，也有用户对Claude 3.5的输出格式表示偏好，并讨论了通过生成前缀、停止词和语法约束来实施CoT的方法。此外，讨论中还涉及了对标题的炒作质疑和开源工具的实用性认可。总体而言，讨论氛围较为技术化，涉及模型优化、输出格式改进等多个方面。

主要观点

  1. 👍 教程并不能真正实现所有LLMs的反射链式思考
    • 支持理由：这种方法更像是结构化的链式思考，而非真正的反射模型。
    • 反对声音：有用户认为开源过滤脚本具有一定的实用性。
  2. 🔥 Claude 3.5的输出格式受到好评
    • 正方观点：输出格式简洁，不污染用户界面。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 通过生成前缀、停止词和语法约束来实施CoT
    • 解释：评论者分享了通过这些方法提升模型性能的经验。
  4. 💡 标题存在炒作嫌疑
    • 解释：有用户认为标题夸大了实际效果，存在炒作嫌疑。
  5. 💡 开源过滤脚本的实用性
    • 解释：有用户对开源过滤脚本的实用性表示认可。

金句与有趣评论

  1. “😂 Not saying this won’t work at all. The open webui output filter is surely useful for some people. I’m just annoyed by the title here clearly riding the hype "Reflection CoT for ALL LLMs", that’s not what this is.”
    • 亮点：对标题的炒作质疑，同时认可开源工具的实用性。
  2. “🤔 I’m finding the output format overall to just be nice. CoT without polluting the user-facing output.”
    • 亮点：对Claude 3.5输出格式的正面评价。
  3. “👀 That’s uh… just prompting.”
    • 亮点：对教程本质的质疑，认为其只是提示工程。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对教程效果的质疑，也有对其工具实用性的认可。主要分歧点在于教程是否真正实现了反射链式思考，以及标题是否存在炒作嫌疑。可能的原因是用户对新技术的高期望与实际效果之间的落差。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何通过提示链和结构化生成实现更精确的模型输出。
  • 潜在影响：对AI助手输出格式的改进可能会影响用户体验，提升模型输出的可读性和逻辑性。

详细内容：

标题：关于 Reflection CoT 用于所有 LLMs 的热门讨论

最近，Reddit 上有一篇关于如何为任何模型实现 Reflection CoT 的帖子引发了热烈讨论。这篇帖子由用户发布，主要介绍了使用 ollama + open webui 来实现 Reflection CoT 的方法，并提供了一个 open webui 过滤脚本，还附上了 Github 链接https://github.com/AaronFeng753/Reflection-4ALL。该帖子获得了众多关注，评论数众多，引发了一系列关于此方法有效性和实用性的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为像Reflection 70B这样的模型是通过大量合成数据进行微调学习的反射过程，简单的系统提示未必能达到同样效果。但也有人觉得这种开放的webui输出过滤器对某些人很有用，输出格式不错，不会让用户看到思考过程。还有人表示，如果一些个人在短时间内就能微调模型取得较好效果，那么专业实验室应该能有更好的成果。

有人分享了自己实现相关功能的具体方法，比如通过一系列步骤和添加特定标签来规范生成内容。也有人提到了其他框架的启发，以及不同模型和方法的对比。

比如，有用户提到Anthropic API 支持特定的操作，但大多数 API 提供商在处理某些情况时会有困难。还有用户表示提示链是一种相对简单的实现方式。

对于此话题，存在不同的观点和实践方法，但大家也在一定程度上认同这种探索对于模型优化和输出改进的积极意义。

总之，这次关于 Reflection CoT 用于所有 LLMs 的讨论展示了大家对于模型优化和创新方法的热情和探索精神。