原贴链接

仅给出论文链接https://arxiv.org/abs/2402.10200，无具体内容可翻译

讨论总结

该讨论围绕谷歌的《Chain - of - Thought Reasoning Without Prompting》论文展开。有评论者总结论文要点，引出关于采样提升模型价值的讨论，包括采样与其他概念的关系、在不同模型上的效果等。还有人分享论文复现代码，指出论文结果与公开实现存在差距，以及小模型受益情况等。此外，也涉及到不同公司（如Google和Apple）对LLMs推理能力的态度，以及一些个人在与LLMs相关的实验、项目实施过程中的情况和观点等，整体氛围以理性探讨为主。

主要观点

  1. 👍 论文中的智能采样可挖掘LLMs更多价值
    • 支持理由：可在不同模型大小上有效果，对基础模型提升更明显，在模型参数无助于提升任务上也能提高性能
    • 反对声音：通过采样改进模型输出可能存在问题
  2. 🔥 Google论文表明模型可推理，Apple论文称模型不能推理，Apple未考虑Google论文
    • 正方观点：Apple先忽视LLMs后否定其推理能力的行为很奇怪
    • 反方观点：无（未明确提及）
  3. 💡 发现了论文的复现代码，但论文结果与公开实现存在差距
    • 解释：有人提供了论文复现代码，同时也指出两者之间存在差距这一现象
  4. 💡 小模型从相关方法受益较少，同时使用两种方法（CoT - decoding和CoT - prompting）会有改进
    • 解释：有评论者指出小模型受益情况，并且提到同时使用两种方法的改进效果
  5. 💡 论文想法有趣但不切实际，表现比CoT提示差，但却是自洽CoT不错的替代方案
    • 解释：认为需要生成k个序列是不切实际的地方，但在特定模型上使用时有一定提升效果

金句与有趣评论

  1. “😂 Am I the only one that feels dizzy when the word "arxiv" show up?”
    • 亮点：以诙谐的方式表达看到“arxiv”这个词的晕眩感，反映出部分人对学术论文资源的一种复杂感受。
  2. “🤔 The TL;DR of the paper is that you can squeeze more juice out of LLMs with smart sampling.”
    • 亮点：简洁地概括了论文核心要点，即通过智能采样挖掘LLMs更多价值。
  3. “👀 I have shut down my server with a gpu and have gone back to running instances on my laptop with Llama 3.2 3B, it’s good enough for now.”
    • 亮点：体现出评论者对LLM需求的转变，从有GPU的服务器到笔记本电脑上运行小模型就满足的态度。

情感分析

总体情感倾向为中性。主要分歧点在于对论文观点和成果的看法，例如采样对模型改进的有效性、论文的实用性等。可能的原因是大家从不同的角度（如学术研究、实际应用、与其他研究的对比等）来审视这篇论文及其相关概念，并且不同的评论者自身的背景和需求也有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同公司（如Apple）对LLMs的态度以及后续可能推出的AI功能。
  • 潜在影响：如果Apple推出新的AI功能，可能会对LLMs相关的市场竞争格局产生影响，也可能影响用户对LLMs推理能力的认知。

详细内容：

《关于“Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting [paper by Google]”的热门讨论》

在Reddit上，一篇关于“Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting [paper by Google]”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了丰富的观点和讨论，获得了众多点赞和大量评论。

主要的讨论方向集中在对采样方法在LLM（大语言模型）中的作用和价值的探讨。有人认为采样是个奇怪的话题，改进不应只是简单地不总选择顶部的标记，也有人觉得采样类似于智慧，能让模型更好地运用知识。还有人对采样持怀疑态度，认为这是在修补强大智能的简单代码。

观点分析方面，有人指出LLM是对条件概率分布的近似建模，采样是有必要的。从长期来看，一些不太可能的起始标记可能更好。也有人认为，在预期中，总是选择最可能的标记不是好主意，采样能增加独特性，产生更有趣的写作。

比如，有用户分享道：“作为一名在相关领域研究多年的学者，我认为在压缩理论中，存在渐近等分特性，这也适用于这里。当我们与LLM交流时，我们在对其分布进行条件限制。单个最可能的样本不一定能代表最能表征其响应分布的样本集。”

讨论中存在共识，即大家都在思考如何让LLM的输出更优化、更有价值。

特别有见地的观点如“LLM的推理已经包含在模型中，我们只需解锁它，这可能会将焦点从花哨的提示转移到更智能的解码上”丰富了讨论。

但对于苹果公司相关的新论文称模型根本无法推理，大家看法不一。有人觉得这很奇怪，有人认为这是苹果的营销策略。

比如有用户说：“苹果先是对LLM不上心，然后又说LLM不能推理，这太奇怪了。”

总的来说，这次关于谷歌论文的讨论展示了大家对LLM技术的深入思考和热烈探讨。