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过去两天我看到了太多关于反思羊驼的帖子…. 声称它击败了sonnet-3.5和GPT-4o。

从提示格式来看，它似乎更像是在COT上训练模型… 在思考和反思过程中生成的内容只是帮助模型生成更好的响应… 但这不会让它变慢吗？ 另外，我还有一个疑问… 在外部COT中，我们可以有机制让LLMs承认它们之前生成的想法，但在反思中我们如何控制这一点？ 如果它在思考或反思阶段稍微出错，它不会继续生成错误的响应吗？

链接至模型：https://huggingface.co/mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B

讨论总结

本次讨论主要围绕“Reflection Llama”模型的创新性、性能、训练方式及其在AI领域的潜在影响展开。讨论中涉及的主要话题包括COT技术、预训练、量化模型、透明度、效率等。部分评论者对模型的创新性和实用性表示肯定，认为其在教授模型“提示策略”和“思考”后再给出答案方面具有新颖性。然而，也有不少评论者对模型的性能、训练方式和透明度提出质疑，尤其是对大型科技公司未公开采用COT技术的疑问。总体而言，讨论的情感倾向为中立偏质疑，部分评论者对模型的实际效果和未来发展持保留态度。

主要观点

  1. 👍 COT技术已为人所知近两年，但大型科技公司并未公开采用。
    • 支持理由：理论上，COT技术应能产生更好的结果，但目前缺乏公开证据支持。
    • 反对声音：有人认为大型科技公司可能已经在内部尝试过COT技术。
  2. 🔥 Reflection Llama的训练方式具有一定的创新性和实用性。
    • 正方观点：通过教授模型“提示策略”，避免了每次查询时的复杂解释。
    • 反方观点：有人质疑模型的实际效果，认为其在处理简单查询时也会进行思考和反思，可能影响效率。
  3. 💡 模型需要训练才能进行推理，思维链（CoT）的训练尤为重要。
    • 解释：尽管较小的模型尝试过CoT训练，但效果不佳，Reflection Llama是第一个在70b规模上进行这种训练的开源模型。
  4. 🤔 Reflection Llama的训练方式可能导致模型在自我纠正时引入错误。
    • 解释：评论者怀疑模型的基准测试结果的真实性，认为其训练方式可能会导致较高的计算成本。
  5. 🚀 预训练/微调方法和合成数据集可能是提升未来模型智能的关键。
    • 解释：尽管对Reflection Llama的炒作有些夸张，但这些方法具有研究价值，可能推动社区的发展。

金句与有趣评论

  1. “😂 Barry_Jumps：The only thing I find suspicious about this whole thing is that we’ve know good COT prompting adds value for close to two years now.”
    • 亮点：直接表达了对大型科技公司未公开采用COT技术的怀疑。
  2. “🤔 a_beautiful_rhind：I think that someone who actually knows how to train should combine this with quietstar and churn out a 70b.”
    • 亮点：提出了结合Reflection Llama和quietstar训练70B模型的可行性。
  3. “👀 Frequent_Valuable_47：We need to train them how to reason before making them reason, if that makes sense.”
    • 亮点：强调了思维链（CoT）训练在模型推理能力中的重要性。
  4. “🚀 Single_Ring4886：The very idea of finetuning or better yet trainng model from ground up to "think" before giving final answer is osmethin open source community did not try and it could obviously work.”
    • 亮点：认为从零开始训练模型“思考”后再给出答案的想法具有创新性。
  5. “🤯 DinoAmino：This will be a big deal once it’s trained better. And I’m convinced the benchmarks are a lie.”
    • 亮点：对模型的训练方式和基准测试结果提出质疑。

情感分析

讨论的总体情感倾向为中立偏质疑。部分评论者对Reflection Llama的创新性和实用性表示肯定，认为其在教授模型“提示策略”和“思考”后再给出答案方面具有新颖性。然而，也有不少评论者对模型的性能、训练方式和透明度提出质疑，尤其是对大型科技公司未公开采用COT技术的疑问。主要分歧点在于模型的实际效果和未来发展潜力，部分评论者持保留态度，认为需要更多的证据和实验来验证模型的性能和实用性。

趋势与预测

  • 新兴话题：预训练/微调方法和合成数据集在提升未来模型智能方面的潜力。
  • 潜在影响：Reflection Llama的训练方式和“提示策略”可能为微调模型开辟新的途径，推动开源社区的发展。然而，模型的实际效果和透明度问题可能影响其广泛应用和信任度。未来，随着更多实验和研究的进行，模型的性能和实用性将得到进一步验证，可能引发更多关于AI模型训练和评估的讨论。

详细内容：

《关于Reflection Llama的热议：是重大突破还是夸大其词？》

近两天，关于Reflection Llama的帖子在Reddit上引发了热烈讨论，该帖获得了众多关注，评论数众多。原帖主要探讨了Reflection Llama是否真的超越了sonnet-3.5和GPT-4o，提到其似乎只是基于COT训练，可能会导致生成响应速度变慢，还对其在思考和反思阶段的控制机制提出了疑问，并担心如果在这一阶段出现错误可能会生成不正确的响应。帖子还提供了Reflection Llama的模型链接：https://huggingface.co/mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B

讨论的焦点集中在以下几个方面： 有人认为整个事情存在可疑之处，因为已知COT提示有价值已近两年，而大型的训练者为何未采用这种方式。有人觉得Claude 3.5 sonnet可能使用了相同的提示技术。还有人指出Claude做了COT但隐藏了额外信息。 有人认为应该将Reflection Llama与quietstar结合训练出70b。也有人对GlaiveAI的投资披露不足表示怀疑。 有人觉得之前模型未针对COT进行训练或微调，而Reflection是第一个在70b上做到的开放模型。但也有人认为之前就有模型进行过微调尝试。 有人认为微调是让小模型做好COT的唯一途径，而70b能够自行完成。还有人觉得这种技术可用于创造能持续产生思维流的模型。 有人称赞这种通过教导“提示策略”来微调模型的方法开辟了新途径，但也有人质疑大家只是盲目称赞，却无法清晰阐述其工作原理和具体内容。 有人指出该模型会更慢，因为生成最终答案时会产生更多的令牌。也有AI科学家对其持怀疑态度，认为只是加强版的COT，技术并非全新。 有人认为它有趣但可能会被新的技术取代，还有人坚信其训练完善后会是重大突破，也有人直接表示它很糟糕。

可以看出，讨论中的共识在于大家都在关注Reflection Llama的创新性和实际效果。特别有见地的观点如有人认为训练模型先学会推理再进行推理是关键，这为模型的发展提供了新的思路。但对于Reflection Llama是否真的具有重大突破，各方仍存在较大争议。