原贴链接

帖子仅提供了两个链接：https://arxiv.org/abs/2402.10200和https://github.com/xjdr - alt/entropix，无更多内容可翻译

讨论总结

这是一个关于新采样范式相关论文的讨论。主要围绕论文中的技术内容，如模型机制、采样范式与计算强度的关系等展开。其中Entropix被多次提及，有观点认为它存在炒作嫌疑缺乏实质内容。同时还探讨了采样决策的方法，如是否应采用强化学习而非启发式方法等内容，整体讨论充满技术探讨氛围。

主要观点

  1. 👍 对论文的发表与更新时间存在疑问
    • 支持理由：论文发表于2024年2月却提到2024年5月的更新情况，时间逻辑不清晰
    • 反对声音：无
  2. 🔥 论文与Entropix的探索内容不同
    • 正方观点：论文探索搜索空间获得推理延续，Entropix利用对数分布确定采样，二者不同
    • 反方观点：无
  3. 💡 Entropix目前没有实际内容，只有炒作
    • 解释：Entropix未进行评估就扩大生产，仅挑选个别例子无基线比较
  4. 💡 通过研究替代top - k标记可发现LLMS内部推理路径
    • 解释：不依赖贪婪解码研究替代标记，能发现LLMS内部推理能力
  5. 💡 采样决策应使用RL而非启发式方法
    • 解释：使用RL做采样决策会得到好结果

金句与有趣评论

  1. “😂 altoidsjedi：Hold on, this paper was published in Feb 2024? Updated in May 2024?”
    • 亮点：直接指出论文发表和更新时间上的疑惑点，引发后续讨论
  2. “🤔 rileyphone：The paper is for a different technique involving decoding and a more basic confidence metric than varentropy.”
    • 亮点：对论文所涉及技术进行解释，帮助大家理解论文核心内容
  3. “👀 gibs: Entropix at this point is still 100% hype 0% substance.”
    • 亮点：鲜明地表达对Entropix的否定态度，引起大家对Entropix实际价值的思考
  4. “💡 So pretty much you create more possible answers(branches) and ascertain if the model feels more content with its own response?”
    • 亮点：对新采样范式提出有趣的疑问，关于模型对答案的满意度判定
  5. “🤔 ObnoxiouslyVivid: I’m not sure if we can call different sampling paths "reasoning". It’s the good ol’ "regenerate it multiple times to see if you get a different answer" trick.”
    • 亮点：对采样路径是否为推理提出质疑，给出不同看法

情感分析

总体情感倾向较为理性和批判性。主要分歧点在于对Entropix的看法，一部分人认为它是炒作没有实质内容，另一部分人未对此进行反驳。可能的原因是Entropix相关的研究或者宣传与实际表现不符，引起部分人的质疑。

趋势与预测

  • 新兴话题：强化学习应用于采样决策是否真的能带来理想结果。
  • 潜在影响：如果强化学习在采样决策中被证实有效，可能会改变相关领域的采样范式，推动技术发展。

详细内容：

标题：关于新采样范式的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“So, that new sampling paradigm seems to be real after all”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了两个相关链接：https://arxiv.org/abs/2402.10200 以及 https://github.com/xjdr-alt/entropix 。目前，此贴已收获了众多的评论和热议。

讨论的焦点主要集中在新采样范式的技术原理、应用可能性以及其有效性等方面。有人提出，“Hold on, this paper was published in Feb 2024? Updated in May 2024?” 也有人认为，“The paper is for a different technique involving decoding and a more basic confidence metric than varentropy. Entropix is still a greedy decoder, just changing the sampler (like min p or dynatemp).”

有用户分享了自己的个人经历和案例，比如 [remghoost7] 表示：“Freaking love NotebookLM. 我制作了 a repo with examples of how to turn it into an entirely different podcast，如果有人感兴趣。我让它只用一个旁白来制作一部虚构的音频剧，名为‘Interesting Stories from the Void’，有点像 Lovecraftian / Nightvale 那种风格。示例在 repo 里。”

在观点方面，存在不同的声音。[ObnoxiouslyVivid] 说：“我不确定我们是否能把不同的采样路径称为‘推理’。这不过是‘多次重新生成以查看是否得到不同答案’的老把戏。” 而 [Additional_Ad_7718] 则认为：“通过研究替代的 top - k 令牌而不是依赖贪婪解码，作者表明在 LLMS 中可以找到内在的 CoT 推理路径，展示了它们无需提示的内在推理能力。”

关于能否在 API 之上实现，[Additional_Ad_7718] 表示：“这需要由提供者实现，因为它需要修改推理代码。” [youcef0w0] 则认为：“在推理引擎级别，它根本不需要改变模型本身。”

有人对 Entropix 持怀疑态度，比如 [gibs] 指出：“Entropix 目前仍然是 100%的炒作，0%的实质内容。有充足机会运行评估但却没有。这在我看来相当可疑。” 但也有人认为像 [Ok_Landscape_6819] 所说：“据我理解，entropix 可以在给定令牌具有过高熵或 varenthropy 时重新采样或分支，这非常类似于论文中正在研究的令牌空间探索。”

总之，关于新采样范式，大家的讨论热烈且观点多样，到底它能否带来实质性的突破和优化，还需进一步的观察和实践。