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我们假设，如果模型被要求“直接”进行逻辑推理，我们很可能会得到一个愚蠢的答案。但如果我们使用修改后的 Reflection-Llama-3.1-70B 系统提示，结果会显著改善。

让我们以通常的 bartowski//gemma-2-27b-it-Q4_K_M_M.gguf 为例。让我们设置系统查询为“你是一个世界级的人工智能系统，能够进行复杂的推理和反思。在标签中思考你的查询，然后在标签中呈现你的最终答案。始终假设你在推理中犯了错误，在标签中纠正自己，然后重复推理”，并在每个问题的末尾添加‘仔细思考’。

例如，你可能会问，“一只三腿的羊驼在失去一条腿之前有多少条腿？仔细思考。”答案：四（简短）。

或者另一个例子：“哪个说法是正确的：‘鸡蛋的蛋黄是白色的’还是‘鸡蛋的蛋黄是白色的？’仔细思考。”答案：蛋黄是黄色的！

因此，用于 Llama 的技巧可能也适用于其他模型。

讨论总结

讨论主要集中在如何通过改进提示技巧来提高Gemma-2 27b模型的推理能力。参与者们探讨了不同的提示方法，如使用“假设推理中存在错误”的提示、重新分析答案和扩大激活网络等。一些评论者认为，通过列出相关领域的经典思想家并从他们的角度考虑问题，可以显著提高模型响应的质量。然而，也有观点指出，这种提示在某些情况下可能会降低模型性能，尤其是在微调后的版本中。此外，讨论还涉及了使用特定系统提示（如Reflection-Llama-3.1-70B）来改进模型性能，以及大模型在自我纠正方面的优势。总体而言，讨论呈现出对提示技巧有效性的探索和对模型性能提升的期待。

主要观点

  1. 👍 改进提示技巧比依赖特定系统提示或微调技术更有效。
    • 支持理由：通过重新分析答案和扩大激活网络，可以显著提高模型响应的质量。
    • 反对声音：某些提示在微调后的版本中可能会降低模型性能。
  2. 🔥 通过列出相关领域的经典思想家并从他们的角度考虑问题，可以显著提高模型响应的质量。
    • 正方观点：这种方法有助于模型更全面地理解问题。
    • 反方观点：在实际应用中，这种方法可能过于复杂且耗时。
  3. 💡 使用特定系统提示（如Reflection-Llama-3.1-70B）可以显著提高模型性能。
    • 支持理由：这种设置可以最大化模型性能，是一个开箱即用的良好解决方案。
  4. 💡 大模型在自我纠正方面表现更好。
    • 支持理由：较大的模型（如70b+）在处理复杂问题时，通过多次提示能够自我纠正并给出正确答案。
  5. 💡 即使模型输出正确答案，它也会随后声明该答案是错误的，并给出理由，然后再次输出相同的正确答案。
    • 支持理由：这表明模型在自我纠正过程中存在一定的逻辑问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s basically the same as prompting it to re-analyze it’s answer etc, except - you get faster inference without waiting for a massive wall of output.”
    • 亮点：强调了通过提示技巧提高推理速度的优势。
  2. “🤔 One way to do that is to ask that the model first categorize the question, then list some classical thinkers relevant to that category of problem, and consider the question and response from the perspective they might have taken.”
    • 亮点：提出了一个创新的提示方法，通过列出经典思想家来提高模型推理质量。
  3. “👀 Always assume you have made a mistake in your reasoning. 那是一个有问题的提示，会在其他场景中降低性能，微调版本并不这样做。”
    • 亮点：指出了特定提示在某些情况下的负面影响。
  4. “👀 Well the reflection model was TRAINED on wrong reasoning which I’m not sure is better either. 反射模型在训练时基于错误推理，这可能不是更好的选择。”
    • 亮点：讨论了反射模型在训练时基于错误推理的潜在问题。
  5. “👀 The fine tuned reflection model does assume it has provided an incorrect answer in almost every turn even when it gets it correct. 微调后的反射模型在几乎每次输出时都假设自己提供了错误答案。”
    • 亮点：揭示了微调后模型在自我纠正过程中的逻辑问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者们对通过改进提示技巧来提高模型推理能力持乐观态度。然而，也存在一些争议点，如特定提示在微调模型中的适用性问题，以及反射模型在自我纠正过程中存在的逻辑问题。这些分歧主要源于对模型性能提升的不同理解和期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括如何更有效地利用经典思想家的思维方式来提高模型推理质量，以及如何优化提示技巧以适应不同类型的模型。
  • 潜在影响：这种讨论可能会推动模型提示技巧的研究和应用，进一步提高人工智能系统的推理和自我纠正能力，从而在更广泛的领域中发挥作用。

详细内容：

《关于 Gemma-2 27b 的反思技巧探讨》

在 Reddit 上，有一个关于 Gemma-2 27b 模型的讨论引起了众多关注。原帖提出，如果使用修改后的 Reflection-Llama-3.1-70B 系统提示，模型的结果会显著改善。例如对于“一只三条腿的骆驼失去一条腿之前有多少条腿？”和“‘鸡蛋的蛋黄是白色的’和‘鸡蛋的蛋黄是白色的？’哪一个说法正确？”等问题，结果都有变化。此帖获得了大量的浏览和众多评论。

讨论的焦点主要集中在这种技巧的效果和实用性上。有人认为这本质上和促使模型重新分析答案类似，能在不等待大量输出的情况下加快推理速度，建议人们提高提示技巧而非依赖这种技术。有人指出可以通过让模型先对问题进行分类，再列举相关经典思想家的思考角度等方式来改善回答质量。还有人表示精细调整的反思模型几乎在每个回合都会假设自己提供了错误答案，即使回答正确也会如此。有人认为 Gemma 本身没有系统提示，也有人提到在本地服务器 LM-studio 中有相关设置。有人测试发现 Gemma 27b 像其他较小的模型一样难以自我纠正，而这种技巧在较大的模型上更有效。有人提出只是因为模型在给定提示上失败，并不意味着其他问题，而是要找到其薄弱点并改进提示方式。

对于这种反思技巧，大家看法不一。有人觉得它并非能让模型更聪明，只是促使其重新检查输出，有时能得到正确结果，且频率很高。但也有人质疑这种技巧，比如认为某些问题设置愚蠢，或者认为小模型在一些问题上的失败不能说明太多问题。

总的来说，关于 Gemma-2 27b 模型的这个反思技巧在 Reddit 上引发了热烈讨论，大家从不同角度探讨了其优劣和应用前景。