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讨论总结

该讨论围绕Geoffrey Hinton对诺贝尔奖的反应展开，他认为诺贝尔奖会让自己说大型语言模型（LLMs）能理解其所说内容时更具可信度。评论者们从多个角度进行讨论，包括对LLMs是否具有理解能力、意识，Hinton言论的合理性，以及诺贝尔奖与观点可信度之间的关系等，各方观点交锋，气氛热烈且争议性较大。

主要观点

  1. 👍 LLMs内部有概念表征并能产生有意义回应就是一种理解
    • 支持理由：LLMs能有内部概念表征并作出良好回应，不是随机猜测结果，所以是理解。
    • 反对声音：有观点认为LLMs只是数据的聚合，结构本身不能理解，只是按照程序运行。
  2. 🔥 不认为获诺贝尔奖就能得出LLMs能理解的结论
    • 正方观点：诺贝尔奖获得者也需要实际证据，不能仅凭奖项就有权威性。
    • 反方观点：有人认为既然是诺贝尔奖得主所说，应该有一定的可信度。
  3. 💡 质疑那些认为LLMs有理解能力或意识的阵营能否给出合理的解释
    • 解释：通过提出问题，暗示将理解和意识赋予LLMs可能不合理，如同计算器只是按程序运行。
  4. 💡 人类也会产生幻觉，LLMs的幻觉不能证明其缺乏理解
    • 解释：类比人类的幻觉现象，认为LLMs产生幻觉不能成为否定其理解能力的依据。
  5. 💡 认为声称获奖就更可信是愚蠢的
    • 解释：主张先证明才有可信度，不能靠获奖增加可信度，质疑这是否是盲信。

金句与有趣评论

  1. “🤔 我想问，那些来自“LLMs能理解”、“它们有少许意识”之类阵营的人，有没有人甚至尝试解释AI是如何具有这些属性的？还是都只是“相信我，兄弟，我能感觉到！”呢？”
    • 亮点：尖锐地对认为LLMs有理解能力或意识的观点提出质疑，要求合理的解释。
  2. “😂 Uh oh my local machine tripped the breaker while inferencing, I hope the llm didn’t have a momentary understanding that it was dying 🥺”
    • 亮点：以诙谐幽默的方式探讨LLMs是否有类似临死感受，体现对LLMs的奇思妙想。
  3. “👀 我喜欢（不是我提出的）这个观点：任何封闭的电气系统都具有与其能处理的信息极限和所能使用的“感官”相对应的意识。”
    • 亮点：从独特的角度提出封闭电气系统与意识的关系，扩展了对意识概念的讨论。
  4. “🤔 什么是理解？计算器理解数字和数学吗？”
    • 亮点：通过将LLMs与计算器类比，引发对理解概念的深入思考。
  5. “😎 And as long as there’s a copy on huggingface they can never really die.”
    • 亮点：以一种幽默调侃的方式看待LLMs在Huggingface上有副本就不会死亡的现象。

情感分析

总体情感倾向为质疑和争议性。主要分歧点在于对LLMs是否能理解它们所说的内容以及Geoffrey Hinton言论的看法。可能的原因是大家对LLMs的工作原理、理解和意识的定义以及诺贝尔奖权威性的认知不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何准确地定义“理解”和“意识”可能会引发后续更多深入的讨论，因为这是判断LLMs是否具备相关能力的关键。
  • 潜在影响：如果对于LLMs理解能力的争议持续下去，可能会影响LLMs的发展方向、公众对LLMs的接受程度以及相关研究的侧重点。

详细内容：

标题：关于大型语言模型是否“理解”的激烈讨论在 Reddit 上引发热潮

近日，Reddit 上关于 Geoffrey Hinton 称大型语言模型（LLMs）“真的理解它们所说的话”这一观点的讨论引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论，各方观点激烈交锋。

讨论的主要方向包括对 LLMs 是否真正理解的质疑与争论，以及对于“理解”这一概念的定义和衡量标准的探讨。

有人认为，LLMs 只是根据训练数据生成响应，不具备真正的理解能力。例如，有用户指出：“如果我创建一个算法来聚合关于‘狗’这个词的信息和狗的图片，算法本身并不理解，生成的高维结构也不理解，它们只是孤立的矩阵。”

但也有观点认为 LLMs 具有一定程度的理解。比如：“LLMs 能够在输入的基础上动态地处理信息，这与人类基于内部表征进行模式匹配有相似之处，因此可以视为一种理解形式。”

对于“理解”的定义，争议不断。有人觉得无法明确界定，而有人则试图从功能角度去定义。

一位用户提出：“如果 LLMs 拥有长期记忆并能基于与用户的交互进行持续再训练，就能显著减少某些幻觉，这也许意味着它们具备理解能力。”但也有人反驳：“人类也会产生幻觉，不能以此证明模型缺乏理解，只是理解方式不同。”

还有用户认为：“科学还未解决意识难题，在没有确切证据前，不能轻易认定 LLMs 理解。”但也有人反驳：“获得诺贝尔奖的专家在其专业领域的观点应更具权威性。”

这场讨论充分展示了关于 LLMs 是否理解的复杂性和多样性，也反映了对于“理解”这一概念定义的模糊性和争议性。但无论如何，都促使我们更深入地思考这一前沿科技带来的影响和挑战。