原贴链接

https://arxiv.org/abs/2409.12917

讨论总结

本次讨论围绕Google最新发布的论文《Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning》展开，主要关注论文中提出的通过强化学习训练语言模型进行自我修正的方法。讨论的核心问题包括：如何确保模型真正进行自我修正而不是故意生成错误答案后再修正；论文中提到的奖励函数调整和多步修正机制；以及这种方法与现有强化学习方法（如RLHF）的区别。此外，评论中还提到了数据泄露问题和模型在实际应用中的表现。讨论的情感倾向复杂，既有对新技术的期待，也有对方法有效性和潜在问题的质疑。

主要观点

  1. 👍 论文提出的方法是通过生成错误答案后进行修正来训练模型自我修正能力。

    • 支持理由：这种方法可能有助于模型更好地理解错误并进行自我修正。
    • 反对声音：有评论者质疑模型是否真的在自我修正，还是只是故意生成错误答案后再修正。

  2. 🔥 论文中提到的奖励函数调整和多步修正机制是关键，但缺乏详细解释。

    • 正方观点：这些机制可能是实现自我修正的核心技术。
    • 反方观点：缺乏详细解释使得评论者难以理解其具体作用和有效性。

  3. 💡 有评论者认为论文的方法与RLHF不同，但具体差异不明确。

    • 解释：评论者对论文方法与现有技术的差异表示关注，但缺乏具体的技术对比。

  4. 💡 数据泄露问题在模型训练中是一个潜在风险，需要新的测试问题来验证模型性能。

    • 解释：评论者对数据泄露问题表示担忧，认为需要进一步验证模型的实际表现。

  5. 💡 模型在实际应用中的表现，如Qwen 72b在数学问题上的零样本解决能力，引起了关注。

    • 解释：评论者对模型在实际应用中的表现表示关注，特别是其在数学问题上的表现。

金句与有趣评论

  1. “😂 If they’re able to generalize on self correcting that is very impressive.”

    • 亮点：评论者对模型自我修正能力的泛化表示赞赏。

  2. “🤔 My understanding is that they create this paired datasets so they have a two turn RL training set.”

    • 亮点：评论者对论文中提到的数据集创建方法进行了解释。

  3. “👀 It doesn’t even look like the prompt says it’s wrong, rather it might be wrong.”

    • 亮点：评论者对论文中提到的提示方法提出了疑问。

  4. “🤔 I think the key insight from this paper was more about ensuring the RL setup generalizes.”

    • 亮点：评论者认为论文的关键在于确保强化学习设置的泛化能力。

  5. “😂 The really funny thing is that qwen 72b math instruct solves at first go, zero shot, ALL the 8 maths problems they chose to show the effectiveness of their method!!!”

    • 亮点：评论者对Qwen 72b在数学问题上的表现表示惊讶。

情感分析

讨论的总体情感倾向复杂，既有对新技术的期待和赞赏，也有对方法有效性和潜在问题的质疑。主要分歧点在于论文中提到的自我修正方法是否真正有效，以及与现有技术的差异。可能的原因包括论文缺乏详细的技术解释，以及评论者对数据泄露和模型实际表现的担忧。

趋势与预测

  • 新兴话题：论文中提到的自我修正方法与现有技术的差异可能会引发后续的技术讨论和对比。
  • 潜在影响：如果论文中的方法被证明有效，可能会对语言模型的训练和应用产生深远影响，特别是在强化学习和自我修正领域。

详细内容：

标题：Google 发布新论文引发的语言模型自我纠正热议

近日，Google 发布了一篇新论文《Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning》（https://arxiv.org/abs/2409.12917），此贴引起了众多关注，评论众多。

帖子引发了以下主要讨论方向：

  1. 对论文中语言模型自我纠正机制的理解和解读。
  2. 与其他类似技术的比较和差异。
  3. 这种自我纠正方式的效果和实际应用价值。

讨论焦点与观点分析： 有人表示，语言模型先是生成一个错误的解决方案，然后用户提示其错误，模型再生成一个希望是正确的二次尝试。 有人认为，他们创建了这种配对数据集，从而拥有了两轮的强化学习训练集，包含好与坏的答案，用于在多轮强化学习过程中进行教学。 也有人提出，这篇论文的关键见解更多在于确保强化学习设置能够泛化（尝试自我纠正），而不是在第一阶段试图记住正确的解决方案。 还有人质疑如何确保语言模型是真正地自我纠正，而非故意先生成错误答案再进行修正。 有人认为这种自我纠正方式对于强化学习系统的泛化很重要，并非是记忆。 有人提到可以通过设置避免在输入上进行训练，从而让模型不会学习给出错误答案，而只是进行纠正。

在讨论中，对于这种自我纠正方式是否真的有效以及与其他技术的差异存在争议。但也存在一些共识，比如大家都在积极探讨和思考这种技术的可能性和潜在影响。特别有见地的观点如将其类比为 Stable Diffusion 中的“负向提示”概念，为理解这种技术提供了新的视角。

总之，关于 Google 这一新论文中的语言模型自我纠正技术，讨论热烈且观点多样，为该领域的发展提供了丰富的思考和探讨。