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使用与o1模型相同的策略并将其应用于llama3.2，我获得了更高质量的结果。o1预览版是否只是带有额外提示的gpt4？因为将本地LLM提升为在提供解决方案之前进行详尽的思维链推理，可以得到更优的结果。

讨论总结

帖子主要探讨了使用思维链推理（CoT）和其他策略优化本地LLM（如llama3.2）的性能。评论者们从多个角度分析了CoT的有效性、提示词设计的优劣、强化学习的作用，以及不同模型（如o1和llama）之间的差异。讨论中还涉及了模型训练、视觉模型的应用、OpenAI的方法对比等技术细节。整体讨论氛围热烈，参与者们提供了丰富的见解和实用建议。

主要观点

  1. 👍 CoT作为提示词的局限性

    • 支持理由：BigChungus-42069指出，CoT作为提示词效果不佳，尤其当模型未经过推理标记训练时。
    • 反对声音：PizzaCatAm认为CoT早已被广泛认可并应用于多个领域，多篇研究文章支持其有效性。

  2. 🔥 多步骤推理方法

    • 正方观点：BigChungus-42069提出分步骤的推理方法，包括生成问题列表、逐个解答并汇总信息，最终给出答案。
    • 反方观点：部分用户认为这种方法可能过于复杂，不如直接重新提示模型。

  3. 💡 强化学习的作用

    • 支持理由：AllahBlessRussia认为o1模型应当包含强化学习，而不仅仅是依赖额外提示。
    • 反对声音：Everlier指出“o1 preview”不仅仅是通过额外的提示来实现高质量结果，还包括模型调整。

  4. 🌟 模型性能对比

    • 支持理由：BigChungus-42069认为o1模型的推理能力被故意削弱以实现对其行为的控制。
    • 反对声音：LoSboccacc认为o1模型的CoT表现超出了简单的CoT应用，可能使用了不同的采样器/温度设置。

  5. 🛠 提示词设计的重要性

    • 支持理由：Relevant-Draft-7780强调提示词的设计应明确要求模型先进行全面的思维链推理，再提供解决方案。
    • 反对声音：cyan2k认为仅仅通过提示并不能达到与训练模型相同的效果。

金句与有趣评论

  1. “😂 BigChungus-42069: ‘COT doesn’t work well as a prompt, especially if the model hasn’t been trained on reasoning tokens.’”

    • 亮点：简洁明了地指出了CoT作为提示词的局限性。

  2. “🤔 Relevant-Draft-7780: ‘Not exactly I’m asking it to provide and exhaustive solution and provide chain of thought reasoning before providing solution.’”

    • 亮点：清晰地解释了其方法的核心思想。

  3. “👀 AllahBlessRussia: ‘o1 is supposed to have reinforcement learning. Extra prompts are not reinforcement learning.’”

    • 亮点：直接点出了o1模型与简单提示方法的本质区别。

  4. “😲 LoSboccacc: ‘CoT effect on quality are well known, but o1 seems to go beyond.’”

    • 亮点：揭示了o1模型在CoT应用上的独特之处。

  5. “🔍 Rangizingo: ‘You’re being a bit vague. What strategy did you use exactly?’”

    • 亮点：直截了当地提出对帖子描述模糊的质疑。

情感分析

讨论的总体情感倾向是技术性和探索性的，参与者们对如何优化LLM的性能表现出浓厚的兴趣和积极的探索态度。主要分歧点在于CoT的有效性、提示词设计的方法以及不同模型之间的性能对比。部分用户对o1模型的特性和OpenAI的方法表示质疑，但整体上讨论氛围较为理性，大家都在寻求更好的解决方案。

趋势与预测

  • 新兴话题：通过强化学习和人类反馈（RLHF）提升本地LLM推理质量的方法可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：这些讨论和技术探索可能会推动本地LLM在推理能力和应用效果上的进一步提升，对相关领域如自然语言处理、人工智能应用等产生积极影响。

详细内容：

标题：关于本地 llama 模型的思考推理策略探讨

在 Reddit 上，有一个关于将 o1 模型的策略应用于 llama3.2 以获取更高质量结果的热门讨论。该帖子引起了众多用户的关注和热议，评论数众多。

帖子主要探讨了 o1 预览是否只是 GPT4 加上额外的提示，以及通过促使本地 LLM 在提供解决方案前进行详尽的思考推理是否能带来更优结果。

讨论的焦点和观点众多。有人认为 COT 作为提示效果不佳，特别是在模型未经过推理令牌训练的情况下。有人则表示并非如此，而是要求其提供详尽的解决方案，并在提供解决方案前进行思考推理，然后将原始问题和生成的思考推理反馈回去。还有人提出 o1 应该具有强化学习，而非仅仅是额外的提示。有人觉得这可能是某种形式的思维树，而非单纯的思考链。也有人认为 o1 进行了更多的 RL 过程和结果奖励建模。

有人分享道：“我还没有被说服推理令牌不是为 LLM 提供响应上下文的更便宜方式，而是使该信息比响应更便宜（因为它不如响应有价值，并且没有响应就毫无价值），在这种情况下，我不明白使用 RAG 和一系列步骤收集自己的信息为 LLM 提供额外的上下文有何不同，除非它们正在运行一个非常强大、未对齐的模型，能够进行比开源对齐模型更强大的推理。”

还有用户提到：“在生成过程中的随机点，向 LLM 的聊天输出中注入‘哦，等等……这是对的吗？’，这将迫使它自我检查是否产生幻觉。”但也有人对此提出质疑，认为这样做速度会下降，不如直接重新提示。

讨论中也存在一些共识，即大家普遍认为 COT 对质量的影响是众所周知的，但 o1 似乎超越了简单的提示。

总之，关于本地 llama 模型的思考推理策略的讨论丰富多样，为我们提供了对这一技术领域的深入思考。