原贴链接

在这一点上，我甚至不知道反思模型有什么特别之处。因为通过使用系统提示，我已经能够让其他模型表现出相同的反思行为。以下是使用Mistral Large的输出。

这是我使用的提示。

“你是一个世界级的AI系统，能够进行复杂的推理和反思。通过标签内的查询进行推理，然后在标签内提供你的最终回答。如果你在推理的任何时候发现了自己的错误，请在标签内进行纠正。”

这是输出。

“169的平方根是多少？

讨论总结

本次讨论主要围绕“Reflection”模型的有效性和改进方法展开。帖子作者通过使用系统提示，成功让其他模型（如Mistral Large）实现了类似“Reflection”模型的反思行为。评论中，Iory1998提出了一个改进的系统提示，强调其对Cohere模型的显著效果，并指出该提示能够揭示模型的偏见，增强模型的自信心。Vitesh4则批评了“Reflection”模型在处理平方根问题时的表现，认为其并不聪明，并提到了其他更聪明的研究方法，如CoVE和Mutual Reasoning。此外，还有评论提到了一个插件可以实现相同的功能，以及Python在解决数学问题时的优势。总体而言，讨论涉及模型推理、偏见、自信心等多个方面，同时也探讨了其他研究方法和实用建议。

主要观点

  1. 👍 改进的系统提示能增强模型的推理能力，特别是对Cohere模型效果显著。
    • 支持理由：该提示要求模型遵循特定结构，包括隐藏的思考部分、解决问题的步骤计划、反思部分和最终输出，能够揭示模型的偏见，增强模型的自信心。
    • 反对声音：需要通过实际基准测试来验证这些改进的效果。
  2. 🔥 “Reflection”模型在处理平方根问题时并不聪明，存在许多缺陷。
    • 正方观点：通常在讨论平方根时，只考虑主根，直接回答“13”更为正确。
    • 反方观点：“Reflection”模型在许多情况下会产生错误的反思，破坏了原本不错的答案。
  3. 💡 存在一个插件可以实现帖子中提到的反思行为，该行为并不特殊。
    • 解释：提供了插件的链接，认为这种行为并不特殊。
  4. 💡 “Reflection”模型是一种经过微调的模型，能够在回答问题前进行“Chain of Thought”推理，但在实际应用中并不实用。
    • 解释：这种模型会导致模型先犯错再纠正，增加了延迟且效果不佳。
  5. 💡 在解决数学问题时，应始终使用Python编程语言。
    • 解释：Python在处理数学计算方面具有优势，可能提供更准确和全面的解决方案。

金句与有趣评论

  1. “😂 Iory1998：Use this system prompt instead. It improves the models reasoning but does not work on all models.”
    • 亮点：提出了一个改进的系统提示，强调其对Cohere模型的显著效果。
  2. “🤔 Vitesh4：To be fair, when talking about the square root of something, we usually take only the principal root (unlike solving for x in a quadratic equation).”
    • 亮点：指出了“Reflection”模型在处理平方根问题时的不足。
  3. “👀 a_beautiful_rhind：There is literally a plugin for sillytavern that does it: https://rentry.org/fnvkt684"
    • 亮点：提供了插件的链接，认为这种行为并不特殊。
  4. “🤔 kryptkpr：It’s a model finetuned to do some CoT before answering.”
    • 亮点：解释了“Reflection”模型是一种经过微调的模型，能够在回答问题前进行“Chain of Thought”推理。
  5. “👀 Easy_Try_1138：Always use python to solve math problems”
    • 亮点：提出了一个实用的建议，认为Python在处理数学计算方面具有优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对“Reflection”模型的批评和讽刺，也有对其改进方法的探讨和支持。主要分歧点在于“Reflection”模型的实际效果和实用性，以及是否存在更聪明的研究方法。可能的原因包括不同评论者对模型性能的期望和实际体验的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括其他更聪明的研究方法（如CoVE和Mutual Reasoning）的实际应用效果，以及Python在解决数学问题中的广泛应用。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响包括推动模型推理和错误纠正技术的进一步发展，以及提高数学问题解决的效率和准确性。

详细内容：

标题：关于Reflection模型的Reddit热门讨论

在Reddit上，有一个关于Reflection模型的帖子引发了广泛关注。原帖称，通过系统提示，能够让其他模型实现与Reflection模型相同的反射行为，并给出了使用Mistral Large模型的输出示例。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人提出了另一种系统提示，认为其能改善模型的推理能力，尤其在Cohere模型上表现出色。但也有人认为需要在实际基准上进行测试才能确定其效果。 有用户指出Reflection模型会暴露模型的偏差，能让模型更有自信，即便使用较高的温度，模型也会自我修正。不过也有用户认为这种“Reflection”方法并非明智之举，比如在求解平方根时，通常只取主根，而Reflection 70B的方法不够巧妙，而且很多时候模型生成的错误反射会破坏原本不错的答案。 还有用户提到，在进行微调之前，预训练模型需要先理解某些内容是不正确的，否则只是无理由地学习生成矛盾。也有人认为这种“Reflection”过程会增加等待时间和消耗大量的令牌。 有人提出或许需要成对的模型，其中第二个专门用于修正第一个模型的错误。

总之，关于Reflection模型，大家观点不一。有人看到了其可能带来的改进，也有人对其效果和实用性提出了质疑。究竟Reflection模型能否在实际应用中发挥出理想的效果，还有待进一步的研究和验证。