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Denny Zhou（Google DeepMind）表示： “在扩展大语言模型推理时，性能的极限是什么？没有极限。

我们已经从数学上证明了，只要允许生成所需数量的中间推理标记，Transformer可以解决任何问题。值得注意的是，恒定的深度就足够了。”

论文链接： https://arxiv.org/abs/2402.12875

来源： https://twitter.com/denny_zhou/status/1835761801453306089

讨论总结

本次讨论主要围绕Denny Zhou在Google DeepMind的研究论文《Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems》展开。论文提出通过扩展大型语言模型（LLM）的推理能力，Transformer可以解决任何问题。讨论中，评论者们对这一观点表示了认同和质疑，主要集中在以下几个方面：

  1. 理论与实验验证：评论者们深入探讨了论文中的理论证明和实验结果，讨论了Chain of Thought（CoT）在Transformer中的应用及其在解决特定类型问题时的潜力和局限性。
  2. 数据质量与模型错误：讨论了模型在处理长上下文时可能出现的错误累积问题，以及如何通过机制解释性（mechanistic interpretability）和检测模型不确定性来减少幻觉（hallucinations）。
  3. 技术细节与潜在影响：评论者们还讨论了论文中关于布尔电路、哥德尔不完备定理、图灵机等技术细节，以及这些研究对未来AI发展的潜在影响。

总体而言，讨论既展示了Transformer模型在解决复杂问题上的巨大潜力，也揭示了其在实际应用中可能面临的挑战和局限。

主要观点

  1. 👍 扩展LLM的推理能力可以解决任何问题

    • 支持理由：论文通过理论证明和实验验证了这一观点。
    • 反对声音：需要确保模型拥有正确的数据，并且不会自信地产生幻觉。

  2. 🔥 模型需要拥有正确的数据，并且不会自信地产生幻觉

    • 正方观点：数据质量和模型准确性是关键。
    • 反方观点：目前模型在处理长上下文时容易出现错误累积问题。

  3. 💡 机制解释性（mechanistic interpretability）可能是解决模型错误的一种方法

    • 解释：通过识别和修正模型中的错误，提高模型的准确性。

  4. 🤔 论文中的“任何问题”表述过于宽泛，实际是“任何可通过给定大小的布尔电路解决的问题”

    • 解释：评论者们对论文中的表述进行了澄清和讨论。

  5. 🌟 思维链提示是一种提升大型语言模型推理能力的重要技术

    • 解释：通过生成中间推理步骤，思维链能够实现更复杂的问题解决。

金句与有趣评论

  1. “😂 Rangizingo：While the premise is right, this also has to factor in that the transformer has the RIGHT data and doesn’t hallucinate confidently.”

    • 亮点：强调了数据质量和模型准确性的重要性。

  2. “🤔 gabbalis：Well. Denny is being a bit hyperbolic. The paper’s actual claim is much more restrained than that.”

    • 亮点：对论文中的夸张表述表示怀疑，认为实际内容更为保守。

  3. “👀 Homeschooled316：Can someone explain to me, as a dumb dumb fake data scientist poser, what this proves that universal approximation theorem has not already proven?”

    • 亮点：以幽默的方式表达了对论文内容的困惑。

  4. “😂 skipfish：Optimus Prime likes that”

    • 亮点：通过引用《变形金刚》角色表达对研究的支持，简洁而富有创意。

  5. “🤔 seastatefive：The paper didn’t say "any problem", rather "any problem solvable by a Boolean circuit of a given size".”

    • 亮点：对论文中的表述进行了澄清，避免了误解。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，大多数评论者对论文的研究方向和潜在应用表示了赞赏和期待。然而，也有部分评论者对论文中的某些表述表示了质疑和担忧，主要集中在数据质量、模型错误和理论证明的严谨性上。这些分歧点可能源于对AI技术发展的不同理解和期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：机制解释性（mechanistic interpretability）和模型不确定性检测可能会成为未来研究的热点。
  • 潜在影响：Transformer模型在解决复杂问题上的突破可能会推动AI技术在更多领域的应用，但也需要解决数据质量和模型错误等实际问题。

详细内容：

标题：关于《Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems》的热门讨论

在Reddit上，一篇题为“Paper: Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems”的帖子引发了热烈讨论。该帖子提到了谷歌DeepMind的Denny Zhou的观点，称只要允许生成所需数量的中间推理标记，变形器就能解决任何问题，帖子还提供了相关论文和来源的链接。此帖获得了众多关注，评论区更是热闹非凡。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：有人指出虽然前提正确，但变形器必须有正确的数据且不盲目自信地幻想。有人认为结合工具使用或许是个好办法，但目前还需要一个好的网络搜索引擎。有人质疑要多少中间推理标记才能解决停机问题，也有人认为作者的表述有些夸张，论文的实际主张要更为克制。

有用户表示，如果深入研究论文，会发现他们在关于复杂性类的理论证明工作上做了很多，还对一些问题进行了实证测试以证实理论结果。还有用户探讨了这是否能证明思维链能使大型语言模型/变形器遵循算法，以及如何解决大雪球般的错误问题和避免模型的“GPT 式马虎”。

有人认为从关于变形器的可计算性研究外推到现代通用语言模型领域是不明智的，也有人提到如果人工智能能根据哥德尔不完全性定理识别出某个问题在公理理论框架内无解，这本身就是一个有效的答案。

这场讨论充分展现了大家对于变形器和思维链相关问题的深入思考和热烈交流。