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当思维链作为系统提示实现时，将模型的“推理”编码在其文本输出中对我来说是有意义的，但o1，它经过微调以处理长推理链，仍然似乎通过文本进行推理，难道不是将逻辑保持在高维向量中而不是将其“推理”投影到文本标记中更有效吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕“思维链”（Chain of Thought, CoT）在文本中的实现方式及其效率展开。讨论者们普遍认为，尽管通过文本输出模型的推理过程有助于提高AI的可解释性，但在高维向量中进行推理可能更为高效。讨论中涉及了可解释性AI在法律和审计等场景中的重要性，以及人类思维的本质是否可以通过文本完全模拟。此外，讨论还探讨了未来模型可能采用的隐式链式思维方法，以及多模态数据和函数调用的集成对模型推理能力的增强作用。

主要观点

  1. 👍 文本输出有助于人类理解模型的推理过程，提高AI的可解释性。

    • 支持理由：在法律和审计等场景中，可解释性AI尤为重要，因为需要向非技术背景的人解释AI的决策过程。
    • 反对声音：文本可能不足以完全模拟人类的抽象思维，尤其是那些涉及多脑区协作和神经可塑性的瞬间。

  2. 🔥 在法律和审计等场景中，可解释性AI尤为重要。

    • 正方观点：需要向非技术背景的人解释AI的决策过程，确保透明度和信任。
    • 反方观点：文本输出可能过于简化，无法完全捕捉复杂的推理过程。

  3. 💡 文本可能不足以完全模拟人类的抽象思维。

    • 解释：人类的思维过程可能不仅仅是通过内部语言进行的，还涉及更深层次的抽象处理。

  4. 🚀 未来的模型可能会采用隐式链式思维以节省文本标记。

    • 解释：隐式链式思维在某些任务中表现更智能，可能成为未来模型的发展方向。

  5. 🌐 多模态数据和函数调用的集成可以进一步增强模型的推理能力。

    • 解释：通过结合不同类型的数据和函数调用，模型可以更全面地进行推理。

金句与有趣评论

  1. “😂 arcandor：Traceability too. The black box of latent space would make it harder for us humans to understand how the model is performing the reasoning. There is a huge benefit to explainable AI!”

    • 亮点：强调了可解释性AI在理解模型推理过程中的重要性。

  2. “🤔 Careless-Age-4290：I’ve been that person before (not for AI). You can try to teach people about hidden layers and different dimensions like it’s not the plot of a sci-fi movie. Or you can say "here in the logs you can see the system considered x, y, z, assigned these scores, and arrived at this conclusion using reasonable and legal logic".”

    • 亮点：通过类比解释了向非技术背景的人解释AI推理过程的难度。

  3. “👀 Clear_Information228：But thats’s far from all that’s happening. What about those eureka moments when suddenly connections are made, even logical ones? They happen in an instant and seem to involve multiple brain areas working together, also neuroplasticity.”

    • 亮点：探讨了人类思维中的“啊哈”时刻，以及这些瞬间可能涉及的复杂神经过程。

  4. “🌟 Frequent_Valuable_47：I strongly believe this is why OpenAI is trying so hard not to reveal the thinking tokens.”

    • 亮点：推测OpenAI可能因为某些原因不愿意公开模型的思维标记。

  5. “🔍 StevenSamAI：I think when chain of thought is extended into multimodal then we have something seriously impressive.”

    • 亮点：展望了多模态数据集成对模型推理能力的潜在提升。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对文本推理效率的质疑，也有对可解释性AI的肯定。主要分歧点在于高维向量推理与文本推理的效率对比，以及未来模型是否应采用隐式链式思维。这些分歧可能源于对模型透明度和效率的不同需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来模型可能会更多地采用隐式链式思维和高维向量推理，以提高效率和性能。
  • 潜在影响：随着多模态数据和函数调用的集成，模型的推理能力将得到显著提升，可能引发AI在法律、审计等领域的更广泛应用。

详细内容：

《关于思维链在文本中实现的热门讨论》

近日，Reddit 上有一个关于“为什么思维链在文本中实现”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。帖子主要探讨了思维链在模型中的实现方式，提出当思维链作为系统提示时，通过文本输出模型的“推理”是有意义的，但经过微调的 o1 模型似乎仍通过文本进行推理，是否将其逻辑保留在高维向量中而非投影到文本标记会更高效？

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为可追溯性很重要，潜在空间的黑箱会让人类更难理解模型的推理过程，因此可解释的 AI 有巨大益处。 有人质疑文本是否真的是推理，认为推理可能比文本更抽象，关注人类的可解释性可能会损害推理能力。 也有人表示在头脑中思考时，会听到一连串的文字，认为没必要把一切都放在抽象空间。

有用户分享道：“我在一个必须推动此事的空间中。想象一下您的公司正在使用 AI 进行首轮筛选以确定合适的职位候选人。如果公司受到客户审计或被起诉，您可能必须向比您年长且戴着老花镜的法官展示这个过程。”

还有用户指出：“当我在脑海中思考时，我将想法视为一连串的文字，我可以想象可视化来帮助思考，并决定我的想法不好然后回溯或改变方向。但我认为从文本/图像模型中缺失的主要是更多的‘智慧’和回溯的能力。”

关于思维链的实现方式存在多种观点和争议。有人认为人类在不透明的潜在空间中进行推理是完全可能的，困难在于设置权重。而有人则认为在模型的潜在空间中进行推理训练，难以获得合适的训练数据。也有人认为在文本中训练模型像人类一样思考是可行的。

总的来说，这场讨论反映了关于思维链实现方式的复杂性和多样性，目前尚未达成明确的共识，但为我们提供了丰富的思考角度和深入研究的方向。