原贴链接

https://v.redd.it/1la52oosddrd1/DASH_1080.mp4?source=fallback

讨论总结

本次讨论主要围绕一个可配置的反冗余采样器展开，该工具能够在单词和短语级别下调概率，避免生成特定短语。讨论内容涵盖了该工具的工作原理、潜在的改进方向、与其他技术的比较（如微调和负提示），以及其在数据集生成和模型协作中的应用。总体氛围以技术讨论为主，参与者对工具的创新性和实用性表示赞赏，同时也提出了一些潜在的问题和改进建议。

主要观点

  1. 👍 反冗余采样器能够避免生成特定短语
    • 支持理由：通过回溯和尝试其他内容来实现，能够处理数千个冗余短语而不影响性能。
    • 反对声音：可能存在一些bug，因为这是作者刚完成的想法。
  2. 🔥 默认情况下，该工具会下调从 GPT 生成数据集中挖掘出的过度代表性词汇的概率
    • 正方观点：这有助于减少滥词的使用频率，提高生成内容的质量。
    • 反方观点：完全禁止某些单词可能会限制语言模型的能力。
  3. 💡 该技术类似于微调，但不需要实际进行微调
    • 解释：牺牲推理速度以换取无需微调的便利，类似于图像生成中的负提示。
  4. 💡 反冗余采样器可以用于将多个模型结合成一个伪MOE协作平台
    • 解释：通过复杂的投票规则来决定替换标记，可能需要训练路由器或使用其他切换逻辑。
  5. 💡 该工具对于数据集生成非常有用
    • 解释：可以自动鼓励大型合成数据集的多样性，通过流式传输和缓冲来解决后退问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 _sqrkl：You can tell it to avoid "a tapestry of", "a testament to", etc., and it will backtrack and try something else if it hits that phrase.”
    • 亮点：展示了工具如何通过回溯避免生成特定短语。
  2. “🤔 UnreasonableEconomy：This is technically, sorta kinda like fine-tuning, except without actually having to do a fine-tune! (At the cost of inference speed)”
    • 亮点：将该技术与微调进行比较，强调了其无需实际微调的优势。
  3. “👀 Clear_Information228：Imagine multiple models voting on the replacement token with various metrics contributing to the vote score like; uncertainty estimate, information density, contextual relevance, knowledge graph distance, response novelty, etc.”
    • 亮点：提出了一个复杂的投票系统，用于决定替换标记。
  4. “😂 JohnnyAppleReddit：I wonder if anyone’s done any experiments trying to use abliteration to remove the slop?”
    • 亮点：提出了一个幽默的问题，探讨了去除滑稽内容的可能性。
  5. “🤔 Heralax_Tekran：Oh my god this is going to be AMAZING for dataset generation.”
    • 亮点：表达了对该工具在数据集生成中的潜力的强烈期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向以积极为主，参与者对工具的创新性和实用性表示赞赏。主要分歧点在于是否完全禁止某些单词，以及该工具在实际应用中的效率和效果。可能的原因包括对语言模型能力的担忧，以及对技术细节的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：将反冗余采样器应用于模型协作平台，以及通过复杂的投票规则来决定替换标记。
  • 潜在影响：该工具可能在数据集生成和模型协作中发挥重要作用，提高生成内容的质量和多样性。

详细内容：

标题：创新的可配置抗“slop”采样器引发Reddit热议

在Reddit上，一个名为“I made a configurable anti-slop sampler which downregulates probabilities at the word & phrase level.”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一段视频链接（https://v.redd.it/1la52oosddrd1/DASH_1080.mp4?source=fallback），并收获了众多精彩的评论。

讨论焦点主要集中在该采样器的应用、改进和潜在影响等方面。有人认为，此采样器稍作调整就可与 APIs 适配，不过通过 APIs 运行可能成本较高且受延迟限制，如果能生成多个再考虑回溯会更经济。也有人指出好的 API 提供者支持预填充助手响应和提示缓存。

还有人提出有趣的观点，比如这是否会产生二代“slop”，以及能否将其用于将各种模型编织成一个伪 MOE 多模型协作平台。有人觉得可以通过复杂的规则进行投票和共享上下文，而不需要训练代理选择器。

关于此采样器能否适配到 OpenAI 兼容的 API 用于本地推理，大家也展开了讨论。有人认为可以通过缓冲足够的令牌来解决回溯深度的问题，将其变成可用的形式，比如做成 OpenAI 兼容的 API、与现有 APIs 适配或者做成一个 pip 库。

对于此采样器减少“slop”的方式，有人指出它是通过降低给定短语的概率来实现的，可以自行指定每个短语的降低系数，默认使用自动计算的值，在实际操作中找到合适的平衡点有一定难度。

这场讨论中，各方观点精彩纷呈，既展现了对新技术的期待，也对可能存在的问题进行了深入思考。但如何在发挥其优势的同时避免限制模型能力，仍是需要进一步探索的问题。