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reddit上的人说没有LLM能拼出Strawberry这个词，所以凭借多年的水下编织篮子的专业知识，我决定自己实现AGI，证明如下：

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由于安全原因，我担心将模型公开的后果。

但如果有人需要，我会考虑发布用于训练该模型的数据集。

（数据集大小约为800MB的JSON）

更新：为研究社区发布数据集：

https://huggingface.co/datasets/Black-Ink-Guild/Black_Strawberry_AGI

更新2：

核心概念从根本上来说是合理的，尽管最初是以一种更轻松的方式呈现的。语言模型（LLMs）本质上记住了“Dog”这个词与“d”+“o”+“g”的组合有关。

当被要求计算特定词（如“Dog”）中的字母时，模型需要检索一组特定的标记（字母）。

计算单词中的字母并不是一个特别独特的任务。认为“转换器不是为此而构建的”这一说法是错误的，因为这个任务本质上与要求LLM执行任何任意任务相似。

有人可能会说，当要求LLM写一首关于狗吃作业的诗时，它“不是为此而构建的”，而只是“预测下一个标记”。实际上，拼写一个词并计算其字母与任何其他任务（包括数学运算）一样，都是合法的任务。

所需要的只是一个数据集，使LLM能够记住给定单词中的所有字母，之后它就可以轻松完成任务。

对于LLM来说，记住法国的首都是巴黎与记住“dog”中的字母是d-o-g在概念上没有区别。教授LLMs这个特定任务并不是优先事项，但方法是直接的，如上所示。

PS. 在这些疯狂的时代，保持幽默感对于保持理智很重要。

讨论总结

讨论主要围绕作者声称通过“Black_Strawberry”项目实现了人工通用智能（AGI）展开。评论者们对这一成就表示惊讶、赞赏和怀疑，同时也讨论了发布模型的安全性问题和数据集的潜在用途。讨论中不乏幽默和讽刺，反映了社区对AGI技术的复杂情感。主要观点包括对AGI实现的认可、对模型安全性的担忧、数据集的发布考虑以及对语言模型处理特定任务能力的讨论。

主要观点

  1. 👍 作者通过“Black_Strawberry”项目实现了AGI

    • 支持理由：展示了AI模型正确拼写单词的能力，证明了项目的有效性。
    • 反对声音：有人认为这只是简单的任务，不足以证明AGI的实现。

  2. 🔥 对发布模型的安全性表示担忧

    • 正方观点：认为发布模型可能带来安全风险，需要谨慎对待。
    • 反方观点：有人认为发布数据集是可行的，可以促进研究。

  3. 💡 数据集的发布考虑

    • 支持理由：发布数据集可以满足研究需求，促进技术发展。
    • 反对声音：有人担心数据集的质量和潜在风险。

  4. 🤔 语言模型处理特定任务的能力

    • 支持理由：模型通过记忆特定任务的标记来执行任务，如拼写和计数字母。
    • 反对声音：有人认为这只是简单的任务，不需要复杂的模型。

  5. 😂 幽默和讽刺在讨论中的重要性

    • 支持理由：幽默和讽刺增加了讨论的趣味性，缓解了紧张的氛围。
    • 反对声音：有人认为过于幽默可能会掩盖严肃的技术讨论。

金句与有趣评论

  1. “😂 The absolute madlad actually went and did it”

    • 亮点：幽默地表达了对作者成就的惊讶和赞赏。

  2. “🤔 Irresponsible and dangerous projects like this are exactly why we need regulation”

    • 亮点：强调了对AI技术进行监管的必要性。

  3. “👀 The shitposting of today, are the discussions of tomorrow”

    • 亮点：暗示看似轻松的讨论可能成为未来严肃讨论的基础。

  4. “😂 LOL this dataset is ridiculous. I thought you had a decent dataset for real lmao”

    • 亮点：幽默地表达了对数据集质量的怀疑。

  5. “🤔 My god… r/singularity was actually right all along.”

    • 亮点：表达了对“r/singularity”正确性的惊讶和困惑。

情感分析

讨论的总体情感倾向是复杂的，既有对AGI实现的惊讶和赞赏，也有对模型安全性和数据集质量的担忧。幽默和讽刺在讨论中起到了缓解紧张氛围的作用，但也可能掩盖了严肃的技术讨论。主要分歧点在于AGI的实际实现程度和发布模型的安全性问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：数据集的应用和模型训练方法可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AI技术的监管和安全性讨论可能会进一步加剧，影响相关领域的发展方向。

详细内容：

标题：在 Reddit 引发热议的“Black_Strawberry”AGI 项目

在 Reddit 上，一篇题为“I have achieved AGI with my project Black_Strawberry”的帖子引起了众多用户的关注。该帖子展示了一个关于实现 AGI 的项目，还附上了一张有关单词拼写和字母计数问题的对话截图，并介绍了相关成果。截至目前，帖子获得了大量的点赞和众多评论。

帖子引发的主要讨论方向包括项目的可行性、潜在风险、是否需要监管，以及对这一成果的各种质疑和支持观点。其中的核心问题在于，这样的成果是否真的达到了 AGI 的水平，以及其对社会可能产生的影响。

讨论焦点与观点分析： 有人称赞这是一项了不起的成就，称发帖者是“绝对的狂人”。但也有人认为这是不负责任且危险的项目，呼吁加强监管。比如，用户“Everlier”表示：“像这样不负责任和危险的项目正是我们需要监管的原因。” 有人对项目的真实性提出质疑，认为这只是个骗局，比如“VeterinarianTall7965”就说：“这显然是个骗局。数据集只是一堆随机的 JSON 文件。我敢打赌这个模型只是在记忆预训练语言模型的输出。并不令人印象深刻。” 还有人对项目的实用性和效率提出了看法，像“Mundane_Ad8936”说道：“我欣赏这种幽默，但你所做的只是降低了效率，并没有证明任何我们不知道的东西。”

不过，也有用户从积极的角度看待，认为这或许会带来新的可能性。比如“Inkbot_dev”表示：“受 OP 的独特方法启发，我决定为真正对这个任务感兴趣的人创建一个更实用的解决方案。”

讨论中的共识在于，大家都认为这样的成果需要进一步的审视和探讨。

特别有见地的观点如“Calcidiol”提出的：“为什么一个令牌词汇不能同时包括复合形式，如‘do’+‘g’，以及字母分离形式‘d’‘o’‘g’，还有音节、语音、翻译（如希腊语、德语、世界语、粤语等）形式等等。”丰富了对于令牌化问题的讨论。