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在过去的一周里，关于一个名为Reflection-Llama-3.1-70B的新开源模型有很多讨论，该模型最初声称在几个流行的基准测试中达到了最先进的水平。不幸的是，这些声明至今尚未得到验证，但其背后的关键思想是对基础模型进行链式思维推理的微调，使用、和标记。

那些使用过Claude 3.5 Sonnet的人会对这种提示格式/风格非常熟悉，因为它有助于将推理和响应与模型分开，并且往往表现更好。

我在我们的开源优化代理optillm中实现了这种cot_reflection风格 - https://github.com/codelion/optillm/blob/main/cot_reflection.py，通过这种方式，我能够通过API从所有主要模型中引出类似的响应风格，包括gpt-4o-mini、gemini-flash-1.5和Llama-3.1-70B-Instruct。我还在optillm中使用cot_reflection运行了GSM8k基准测试，并在所有情况下都看到了基础模型的巨大改进。对于gpt-4o-mini的改进最为显著（约13%）。

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讨论总结

本次讨论主要围绕新开源模型Reflection-Llama-3.1-70B及其在GSM8k基准测试中的表现展开。讨论的核心在于CoT（Chain of Thought）提示技术的应用，特别是通过引入, 和标记来提升模型的推理和响应能力。评论者们对这种技术的有效性进行了深入探讨，特别是在提升模型性能方面的显著效果。讨论中还涉及了不同模型在应用这种技术后的性能对比，以及对未来测试和优化的建议。总体而言，讨论氛围积极，尽管有些评论者对标题中的“reflection”一词表示困惑，但多数人认为这是一个对社区有价值的贡献。

主要观点

  1. 👍 CoT提示技术有效提升模型性能
    • 支持理由：在GSM8k基准测试中，使用CoT提示技术后，gpt-4o-mini的性能提升了约13%。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者认可其有效性。
  2. 🔥 基础版Llama模型性能优于其他模型
    • 正方观点：基础版的Llama模型在GSM8k基准测试中表现优于gpt-4o-mini和gemini-1.5-flash。
    • 反方观点：无明显反方观点，多数评论者认可Llama模型的基础性能。
  3. 💡 需要进一步测试以确定reflection CoT是否优于其他CoT技术
    • 解释：评论者提出需要进一步测试以验证reflection CoT是否在所有情况下都优于传统的CoT提示方法。
  4. 💡 在少样本学习中，使用模型生成的示例可能更有效
    • 解释：评论者建议在少样本学习中，尝试使用模型生成的示例，而不是静态示例。
  5. 💡 Reflection提示技术在创意写作中表现良好
    • 解释：评论者指出，Reflection提示技术能够指出模型在遵循提示时所犯的错误，从而提高创作质量。

金句与有趣评论

  1. “😂 ResidentPositive4122：Wtf, why is this being downvoted?!”
    • 亮点：评论者对帖子被大量点踩感到困惑，反映了部分用户可能对标题产生误解。
  2. “🤔 Frequent_Valuable_47：The question is, is it better than regular CoT prompting?”
    • 亮点：评论者提出了一个关键问题，即reflection CoT是否优于传统的CoT提示方法。
  3. “👀 CheatCodesOfLife：The Reflection prompt works well with command-r+ for creative writing. It will actually point out mistakes it made with prompt adherence.”
    • 亮点：评论者分享了Reflection提示技术在创意写作中的实际应用效果。
  4. “👀 Inevitable-Start-653：Really great work! This is important for others to see.”
    • 亮点：评论者对模型的表现表示赞赏，并强调这一信息的重要性。
  5. “👀 Chongo4684：What’s interesting to me is that base llama is still better than both gpt4 and gemini-1.5”
    • 亮点：评论者通过对比不同模型的得分，强调了Llama模型的基础性能。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数评论者对新模型的表现和CoT提示技术的应用表示认可。尽管有些评论者对标题中的“reflection”一词表示困惑，但多数人认为这是一个对社区有价值的贡献。主要分歧点在于对reflection CoT技术是否优于传统CoT提示方法的讨论，以及对不同模型性能的对比。

趋势与预测

  • 新兴话题：进一步测试和优化reflection CoT技术，特别是在不同模型和任务中的应用。
  • 潜在影响：这种技术可能会对自然语言处理领域的研究人员和技术开发者产生影响，特别是在提升模型性能和优化提示方法方面。

详细内容：

标题：关于 CoT Prompting with Reflection 的热门讨论

近日，Reddit 上一则有关新的开源模型 Reflection-Llama-3.1-70B 的帖子引发了众多关注。原帖介绍了该模型基于链思考推理与反射的微调方式，通过添加、和标记，并在开源优化代理 optillm 中实现了这种风格的 CoT 反射。作者还分享了在 GSM8k 基准测试中的显著成果，不同模型在使用 cot_reflection 后得分均有提升，其中 gpt-4o-mini 提升最为明显（约 13%），并配有一张清晰展示不同模型得分变化的表格。此帖获得了大量的浏览和讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人疑惑为何帖子会被踩，认为可能是人们看到标题中的“reflection”就不愿阅读全文。还有人探讨这种反射式 CoT 提示是否优于常规的 CoT 提示。有人提到会尝试将其与 GSM8k 基准测试的 CoT 版本进行比较，也有人认为应将示例处理为与提示相同的模式，以便模型更好地输出。有人分享了使用该提示在特定模型上的良好效果，比如在 Gemini Advanced 中提高了性能，减少了错误。还有人期待看到在 MMLU-Pro 零样本测试中的表现。也有人对原帖中的模型比较提出了不同看法，比如认为基础的 llama 比 gpt4 和 gemini-1.5 更好。

在讨论中，存在一些共识。比如大家普遍认可原帖作者的贡献和分享精神，认为这对于相关领域的研究和开发具有一定的参考价值。

特别有见地的观点如：有人指出 LLMs 没有内部思考，所谓的思考和反射只是代码在输出前的过滤处理。

总的来说，这次关于 CoT Prompting with Reflection 的讨论展示了技术社区对于新模型和技术的关注与探索，也反映了在研究过程中的各种思考和争议。