https://www.nature.com/articles/d41586-024-03137-3
讨论总结
本次讨论主要聚焦于大型语言模型（LLM）的局限性和其产生无意义内容的现象。评论者们从多个角度对研究文章的观点进行了质疑和补充，包括数据集污染、泛化问题、置信度评估等方面。同时，讨论也涉及了LLM的工作原理、推理能力及其与人类行为的相似性。总体氛围呈现出对现有研究的质疑和对AI技术发展的反思。
主要观点
👍 研究文章观点不合理
- 支持理由：xadiant认为文章关于大型模型更容易胡编乱造的观点不合逻辑，指出原因可能更复杂。
- 反对声音：部分评论认为研究有一定道理，但需更深入探讨。
🔥 LLM的局限性与工具性
- 正方观点：LLM本质上是工具，缺乏真正的推理和逻辑能力。
- 反方观点：通过特定提示和工具扩展，LLM的功能可以得到一定提升。
💡 数据集污染与泛化问题
- 解释：模型给出错误答案可能与数据集污染和泛化问题有关，非单纯模型缺陷。
🤔 置信度评估的重要性
- 解释：可靠的置信度评估可能帮助找到更准确的答案，减少错误输出。
👀 模型规模与输出可识别性
- 解释：大型模型可能产生更难以察觉的胡言乱语，需在使用中保持警惕。
金句与有趣评论
“😂 I will not believe that this person is an artifical intelligence researcher and doesn’t know how tokenization or predictive models work. Nope. Holy shit.” —— xadiant
- 亮点：讽刺研究者的基础知识缺失，引发共鸣。
“🤔 It’s a tool it does whatever you tell it, so just tell it directly what you want.” —— davesmith001
- 亮点：简洁明了地指出LLM的工具性本质。
“👀 No shit, Sherlock! That how models works….” —— GoldCompetition7722
- 亮点：用讽刺语气表达对文章观点的显而易见性。
情感分析
讨论的总体情感倾向为质疑和反思，主要分歧点在于对LLM局限性的认识和对研究文章观点的接受程度。部分评论者对文章提出强烈质疑，认为其观点片面；另一些则认同LLM的局限性，但认为问题复杂，需多方面考量。
趋势与预测
- 新兴话题：LLM的置信度评估和微调效果可能成为后续讨论的热点。
- 潜在影响：对LLM局限性的深入探讨可能推动AI技术的改进和更合理的应用。
详细内容：
标题：关于大型 AI 聊天机器人易胡言乱语的热门讨论
近日，Reddit 上一则关于“Bigger AI chatbots more inclined to spew nonsense — and people don’t always realize”的帖子引发了热烈讨论。该帖子包含的链接为：https://www.nature.com/articles/d41586-024-03137-3 ，获得了众多关注，评论区十分热闹。
讨论焦点主要集中在大型 AI 聊天机器人给出错误答案这一问题上，以及能否通过技术手段解决。有人认为模型给出错误答案而非“我不知道”的情况应该是可以修正的，也有人觉得当前架构下这个问题无法彻底解决，因为正确答案有限而错误答案无限，无法训练模型拒绝所有可能的错误回答。
比如，有人说：“作为一名长期从事人工智能研究的人员，我深知这些模型的运行机制。它们本质上就是基于输入和训练数据来预测下一个词，并非真正的推理和计算。”还有人分享道：“我曾尝试用大型语言模型处理一些专业问题，结果发现其表现不尽人意，远远达不到实际需求。”
对于如何解决这一问题，观点众多。有人提出可以训练一个辅助模型来识别超出语言模型能力的问题，但也有人担心这会使模型变得几乎无用。有人认为可以通过增加提示让模型在不确定时回答“我不知道”，但也有人反驳说这并不奏效，因为模型本身无法判断自己是否知道。
讨论中也存在一些共识，比如大家都认同当前大型语言模型存在给出错误答案的情况。特别有见地的观点如，有人指出语言模型只是在生成听起来不错的文本，而非真正进行推理。
然而，对于模型能否像大脑一样工作以及能否真正理解和产生新的见解，大家看法不一。有人认为两者有相似之处，也有人坚决否认。
总之，这场关于大型 AI 聊天机器人的讨论十分深入和丰富，让我们对这一问题有了更全面的认识。但如何解决模型易出错的问题，仍有待进一步探讨。
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