原贴链接

“草莓”测试：对大型语言模型的误解令人沮丧

让我感到非常沮丧的是，“计算‘草莓’中的字母数量”这个问题被用来测试大型语言模型。由于它们的工作方式，它们根本无法回答这个问题。这并不是因为它们不擅长数学，而是因为它们不像我们那样“看到”字母。使用这个问题作为某种证明模型能力的证据，显示出对它们工作原理的深刻误解。

标记，而非字母

  • 什么是标记？ 大型语言模型将文本分解为“标记”——这些标记不是单个字母，而是可以是单词、单词的一部分，甚至是标点符号的文本块。
  • 为什么使用标记？ 这种标记化过程使得大型语言模型更容易理解文本的上下文和含义，这对于生成连贯的响应至关重要。
  • 计数的问题： 由于大型语言模型处理的是标记，它们无法直接计算单词中的字母数量。它们有时可以根据常见的单词模式做出有根据的猜测，但这并不总是准确的，尤其是对于较长或较复杂的单词。

示例：计算“草莓”中的“r”

假设你要求一个大型语言模型计算字母“r”在单词“草莓”中出现的次数。对我们来说，很明显有三个。然而，大型语言模型可能会将“草莓”视为三个标记：302、1618、19772。它无法知道第三个标记（19772）包含两个“r”。

有趣的是，一些大型语言模型可能会正确回答“草莓”问题，不是因为它们理解字母计数，而是很可能因为这是一个非常常见的问题，正确答案（三个）已经渗透到其训练数据中。这突显了大型语言模型有时可以模仿理解，而实际上并没有真正掌握基本概念。

那么，你能做什么？

  • 具体说明： 如果你需要大型语言模型准确计数字母，可以尝试提供分解成单个字母的单词（例如，“C, O, U, N, T”）。这样，大型语言模型可以将每个字母作为单独的标记处理。
  • 使用外部工具： 对于涉及字母计数或文本操作的更复杂任务，考虑使用编程语言（如Python）或专门的文本处理工具。

关键要点： 大型语言模型是自然语言处理的强大工具，但它们有局限性。理解它们如何工作（使用标记，而非字母）以及它们对训练数据的依赖，有助于我们更有效地使用它们，并在它们不符合我们预期时避免沮丧。

TL;DR： 大型语言模型无法直接计数字母，因为它们以称为“标记”的块处理文本。有些可能会正确回答“草莓”问题，这是由于训练数据，而非真正的理解。为了准确计数字母，可以尝试分解单词或使用外部工具。

这篇文章是与大型语言模型合作撰写的。

讨论总结

讨论主要集中在大型语言模型（LLMs）在处理字母计数任务上的局限性。LLMs无法直接计数字母，因为它们处理文本的方式是将文本分解为“tokens”，而不是单个字母。这种处理方式导致LLMs在面对需要精确字母计数的任务时显得力不从心。讨论中还提到了LLMs在其他任务中的强大能力，以及如何通过提供更具体的输入或使用外部工具来解决这类问题。此外，评论者还讨论了LLMs与人工通用智能（AGI）的区别，以及LLMs在实际应用中的潜力和局限。情感倾向总体上较为客观，既有对LLMs局限性的批评，也有对其能力的肯定。

主要观点

  1. 👍 LLMs无法直接计数字母，因为它们处理文本的方式是将文本分解为“tokens”。

    • 支持理由：LLMs的工作原理决定了它们无法像人类一样直接“看到”字母。
    • 反对声音：通过适当的提示或微调，某些模型可以完成这项任务。

  2. 🔥 通过提供更具体的输入或使用外部工具，可以解决LLMs在字母计数上的问题。

    • 正方观点：将单词分解为单个字母或使用编程语言可以提高LLMs在计数任务上的准确性。
    • 反方观点：这种做法增加了任务的复杂性，可能不是最优解决方案。

  3. 💡 LLMs在自然语言处理方面非常强大，但在某些任务上仍有局限。

    • 解释：LLMs在生成文本、翻译和问答等任务上表现出色，但在需要精确计数的任务上表现不佳。

  4. 🚀 理解LLMs的工作原理有助于更有效地使用它们。

    • 解释：了解LLMs如何处理文本（通过tokens而非字母）可以帮助用户避免对其能力的误解。

  5. 🌐 LLMs与AGI不同，它们是语言模型，具有非常有限的能力。

    • 解释：LLMs虽然在许多任务上表现出色，但它们并不具备真正的推理和理解能力。

金句与有趣评论

  1. “😂 LLMs can’t count letters directly because they process text in chunks called ’tokens.’”

    • 亮点：简洁地解释了LLMs无法直接计数字母的原因。

  2. “🤔 If you put a space between each letter, it should be able to count them right? Since they will be individual tokens.”

    • 亮点：提出了一个有趣的解决方案，通过改变输入方式来提高LLMs的计数能力。

  3. “👀 LLMs are powerful tools for natural language processing, but they have limitations.”

    • 亮点：强调了LLMs的强大功能和局限性。

  4. “💬 The strawberry test’s value is in demonstrating the limits of LLMs for non-technical people.”

    • 亮点：指出了“草莓测试”在教育非技术人员理解LLMs局限性方面的重要性。

  5. “🔍 Understanding how LLMs work (with tokens, not letters) and their reliance on training data helps us use them more effectively.”

    • 亮点：强调了理解LLMs工作原理的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为客观，既有对LLMs局限性的批评，也有对其能力的肯定。主要分歧点在于LLMs是否能够通过适当的提示或外部工具来解决字母计数问题。一些评论者认为LLMs的局限性是固有的，而另一些则认为通过改进提示和使用外部工具可以克服这些局限。这种分歧可能源于对LLMs工作原理的不同理解和对技术改进的期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会出现更多关于如何通过提示优化和外部工具来提高LLMs在特定任务上表现的讨论。
  • 潜在影响：随着LLMs在更多领域的应用，对其局限性的理解和解决方案的探索将变得更加重要，可能会推动模型架构和训练方法的进一步改进。

详细内容：

《关于LLM无法准确计算“strawberry”中字母“r”数量的Reddit热议》

在Reddit上，一篇题为“No, model x cannot count the number of letters “r” in the word “strawberry”, and that is a stupid question to ask from an LLM.”的帖子引发了广泛讨论。该帖子获得了众多关注和大量评论，主要探讨了语言模型（LLM）在处理类似计算“strawberry”中字母“r”数量这类任务时的局限性。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人认为LLM无法直接计算字母数量是因为其工作原理基于对文本的“令牌化”处理，而非像人类一样直接识别字母。例如，“strawberry”可能被分解为多个令牌，导致LLM难以准确计算字母“r”的数量。
  • 有用户指出LLM在计数方面表现不佳，是因为其训练数据中可能没有充分涵盖此类精确计数的示例，更多是基于模式匹配和推测来回答问题。
  • 也有人提出，虽然当前的LLM在这类任务上存在困难，但通过适当的提示或精细调整，部分模型能够给出正确答案。比如将单词分解为单个字母进行处理。
  • 一些观点认为，不应过分依赖LLM进行此类超出其设计目的的任务，而应将其用于更适合其能力的自然语言处理和生成任务。
  • 同时，有人认为这一现象凸显了LLM的局限性，也为未来的改进和发展指明了方向。

这场讨论展示了大家对LLM能力和局限性的不同看法，也反映了在技术快速发展的背景下，人们对于如何合理使用和评估LLM的思考。虽然LLM在某些方面表现出色，但在类似字母计数这样的特定任务上仍有提升空间。