原贴链接

就在昨天，我还在想为什么开源社区的人没有逆向工程闭源API模型的采样器，今天我就发现了一个一周前的仓库，实现了一些采样技术。

https://github.com/xjdr-alt/entropix/pull/11

它实现了一种（异国情调的？）自适应采样器，带有’varentropy’。

让我们看看它会带我们去哪里。

Twitter帖子以供参考：

https://xcancel.com/_xjdr/status/1842631808745345477

https://x.com/_xjdr/status/1842631808745345477

讨论总结

本次讨论主要聚焦于“Adaptive Sampler with Attention Entropy”这一新型采样技术。帖子引发了关于开源与闭源模型在采样技术上的对比，尤其是闭源模型是否隐藏了某些技术进步的质疑。评论者们对该技术的逻辑合理性、置信度机制及其在文本生成工具中的应用前景表示了兴趣，同时也提出了一些具体的技术疑问和解释不足的问题。

主要观点

  1. 👍 闭源模型可能并没有更先进的采样技术
    • 支持理由：评论指出闭源云模型连基本的min_p采样技术都不常实现。
    • 反对声音：部分评论认为OpenAI可能在采样技术上已有进展但未公开。
  2. 🔥 自适应采样技术的逻辑合理性
    • 正方观点：评论者认为该技术的逻辑非常合理，尤其在置信度下降时重新尝试的机制。
    • 反方观点：有评论提出技术解释不够深入，未能提供直观理解。
  3. 💡 对技术细节和应用的期待
    • 支持理由：评论者希望该技术能集成到Oobabooga和KobldCpp等文本生成工具中。
    • 反对声音：部分评论对技术的具体工作原理和目标提出疑问。
  4. 🤔 技术可能接近于MCTS
    • 支持理由：有评论认为该技术与MCTS在logits端的应用相似。
    • 反对声音：缺乏进一步的技术细节和解释。
  5. 📚 LLM置信度评估的潜力
    • 支持理由：提到有论文研究利用LLM评估置信度来改进输出。
    • 反对声音：实际应用效果尚待验证。

金句与有趣评论

  1. “😂 llama-impersonator：what samplers do you think closed source has that open source is lacking?”
    • 亮点：直接质疑闭源模型在采样技术上的优势。
  2. “🤔 Fast-Satisfaction482：I wouldn't be too surprised if they made progress on samplers and are hiding it.”
    • 亮点：揭示了对闭源模型技术隐藏的担忧。
  3. “👀 kulchacop：I am just worried about the lost efficiencies for open source if closed models happened to have better samplers.”
    • 亮点：表达了对开源社区效率落后的担忧。
  4. “📚 Everlier：Fascinating, there was also a paper on improving the output using the fact that LLM is actually able to assess the confidence mid-generation and abandon it early.”
    • 亮点：引用论文，展示LLM置信度评估的潜力。
  5. “🔍 massimosclaw2：Even the readme explanation, while it gives a hint, doesn't seem to scratch the surface in terms of intuition for how it works, why it works, what it's meant to do, the goals behind it, etc. etc.”
    • 亮点：指出技术解释不足，呼吁更深入的理解。

情感分析

总体情感倾向为好奇与探索，主要分歧点在于对闭源模型技术隐藏的担忧和对新技术细节的渴望。部分评论者对自适应采样技术的逻辑和应用前景表示赞赏，但也有不少人对技术解释的不足和实际效果表示疑虑。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLM置信度评估在采样技术中的应用，可能引发后续对生成模型效率和质量的深入讨论。
  • 潜在影响：该技术的进一步发展和应用可能对开源社区的采样技术提升产生积极影响，同时也可能促使闭源模型更加透明化。

详细内容：

标题：关于“Adaptive Sampler with Attention Entropy”的热门讨论

就在昨天，有人还在思考为何开源人士不逆向研究封闭 API 模型的采样器，今天就发现了这个已存在一周的代码库，它实现了一些采样技术。此帖还提供了相关链接：https://github.com/xjdr-alt/entropix/pull/11 以及用于提供背景的推特帖：https://xcancel.com/_xjdr/status/1842631808745345477 、https://x.com/_xjdr/status/1842631808745345477 。此帖获得了众多关注，引发了热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提出疑问，认为闭源拥有而开源缺乏的采样器到底是什么，因为闭源云模型常常连基本的技术都未实现，更别提开源拥有的奇特采样器选择。 有人表示，OpenAI 已停止交流技术细节，若他们在采样器方面取得进展并加以隐瞒，也不足为奇。 还有人担心，若闭源模型拥有更好的采样器，可能会导致开源的效率损失。 有人提到了诸如波函数或贝叶斯采样，以及对潜在空间的采样等。 有人认为闭源模型是按照设定的方式训练其响应的，所以只能进行采样。 有人对这一发现表示高兴，认为其推理极为合理，若置信度下降过多可以返回重试。 有人指出有一篇关于利用 LLM 能够在生成过程中评估置信度并提前放弃的论文，并提供了链接：https://arxiv.org/abs/2410.02725v1 。 有人希望这一技术能应用到 Text Gen 中。 有人寻求更深入的解释，包括其工作原理、目的等。 有人建议让 GPT4 来解释相关代码。 有人认为这类似于在逻辑层面的蒙特卡罗树搜索。

这场讨论展现了大家对于新采样技术的好奇与思考，也反映出在技术探索道路上的种种疑问和期待。