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有一个关于Prolog的话题，受其启发，我尝试以一种稍有不同的形式来使用它（我不喜欢围绕大型语言模型（LLM）构建系统，它们应该直接正确输出）。看起来可行。我之前已经对数学运算符这样做过了，定义每一个运算符，这似乎也有助于推理和准确性。

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讨论总结

原帖主要讲述以代码思考的方式尝试Prolog相关内容，在评论区引发了关于大型语言模型（LLM）多方面的讨论。包括LLM的使用方式是否符合其目的，像以代码思考这种方式是否违背初衷；还有关于LLM的能力局限，如ChatGPT免费版需要借助基于LLM的系统弥补能力不足。同时也有对原帖中做法意义的质疑，以及一些补充资源、对代码运行机制的询问等内容，整体讨论氛围较为理性和探讨性。

主要观点

  1. 👍 以代码思考类似伪代码，是人类常用的解决问题的方式
    • 支持理由：人类在解决问题时常常会使用类似的逻辑方法来辅助得到正确答案。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 以代码思考的方式可能违背LLM的目的
    • 正方观点：LLM有其自身的设计目的，以代码思考可能与其不相符。
    • 反方观点：如果需求是得到正确答案，这种方式也有合理性。
  3. 💡 取决于对LLM的需求是正确答案还是自然语言答案
    • 解释：如果需求是正确答案，以代码思考的方式可能可行；如果是自然语言答案则可能不合适。
  4. 🤔 ChatGPT免费版的能力局限需要借助基于LLM的系统来弥补
    • 解释：指出ChatGPT免费版存在能力短板，需要借助其他基于LLM的系统来完成更多任务。
  5. 👀 LLMs能够生成足够的Prolog谓词来创建可行的专家系统
    • 解释：在原帖关于Prolog和LLMs的基础上，提出可以利用LLMs生成Prolog谓词创建专家系统的可能性。

金句与有趣评论

  1. “😂 throwawayacc201711：Doesn’t that kind of defeat the purpose of LLMs?”
    • 亮点：直接指出以代码思考可能违背LLM目的，简洁地表达了一种对原帖内容的质疑态度。
  2. “🤔 GodComplecs：It depends on what you need out of the LLM, is it a correct answer or a natural language answer?”
    • 亮点：从需求的角度出发看待LLM的使用方式，具有启发性。
  3. “👀 Specialist_Cap_2404: Tough luck, just about everything that the ChatGPT free tier can’t do will require some form of "system around an LLM".”
    • 亮点：揭示了ChatGPT免费版的能力局限以及与基于LLM系统的关系。
  4. “😎 Diligent - Jicama - 7952: this is pretty much known, who said chatgpt is end game?”
    • 亮点：表达了ChatGPT并非终极方案的观点，引发对LLM替代方案的思考。
  5. “💡 从我的理解来看，Prolog的概念更符合基于传统“逻辑”方法的神经符号框架。”
    • 亮点：阐述了对Prolog概念独特的理解，丰富了对Prolog的认识。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要分歧点在于以代码思考这种方式与LLM目的是否相悖以及原帖做法的意义和有用性。可能的原因是大家对于LLM的使用目的和应用场景有不同的理解，并且对于原帖中提到的尝试方式从不同的角度（如从解决实际问题、符合LLM设计初衷等）去看待。

趋势与预测

  • 新兴话题：利用LLMs生成Prolog谓词创建专家系统这一话题可能会引发后续讨论，因为这是将LLM和Prolog相结合的一种创新思考。
  • 潜在影响：如果这种结合方式可行，可能会对人工智能领域中知识表示、专家系统构建等方面产生积极影响，可能会推动更多人探索LLM与传统逻辑语言的结合应用。

详细内容：

标题：关于“以代码思维解决问题”的热门讨论

近日，Reddit 上有一个关于“Thinking in Code is all you need”的帖子引发了热烈讨论。该帖子分享了作者在不同形式中尝试使用 Prolog 的经历，并且表示这种方式似乎有效，已经通过定义数学运算符来辅助推理和提高准确性。此帖获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在这种以代码思维的方式是否真的有效，以及其与大型语言模型（LLM）的关系。

有人认为这种方式在一定程度上违背了 LLM 的目的。比如有人说：“Doesn’t that kind of defeat the purpose of LLMs?” 也有人觉得它只是假装运行代码，实际并非如此，例如：“It doesn’t really run code, just pretends to do it.” 但也有人指出像 Gemini 1.5 模型可以实际执行代码，效果很好。

还有观点认为人们对 LLM 的目的存在误解，LLM 应被用作自然语言与数据之间的翻译器，框架比模型更重要。比如有人分享：“Large Language Models should be used as a translator. They translate natural language into data, and back. I’m building a personal copilot and I’m finding that the framework is more important than the model. The model is just the engine. The AI is the whole system.”

对于这种以代码思维的方式是否是个好方法，大家看法不一。有人觉得 LLMs 模拟代码的能力很差，这是使用 LLM 的最糟糕方式之一。但也有人提出疑问，既然如此，为什么这次还能成功，比如：“But, it worked?” 还有人认为在简单例子中成功不代表在复杂场景中也可靠。

有人认为这就像伪代码，人们经常使用这种方法解决问题。也有人怀疑 ChatGPT 内部是否有代码解释器。同时，不同模型在这种方式上的表现也不同，例如 Llama 3.1 1b 和 8b 效果不佳，但 Chain of Thought 技术在 Llama 3.2 8b 上表现不错。

总之，关于“以代码思维解决问题”的讨论充满了争议和不同的见解，反映了大家对于 LLM 应用和创新方法的深入思考。