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基本上，就是让它在运行过程中学习和记忆东西。从当前的上下文处理模式转变为像人脑一样利用权重来‘形成记忆’？

讨论总结

这个讨论围绕是否能创建一个在推理过程中自我重新排列（类似学习和记忆）的模型展开。评论者们从多个方面发表看法，包括当前技术的局限性、所需计算力、与人类记忆的类比、不同学习方式等，既有对现状的阐述，也有对未来的设想，整体讨论氛围较为理性，是一个多视角探讨技术可能性的讨论。

主要观点

  1. 👍 提问内容是模型开发长期追求的目标
    • 支持理由：有评论者指出这是模型开发的“圣杯”之一，已有至少40年的探索历史。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 目前无法创建在推理期间自我重新排列的模型
    • 正方观点：多位评论者基于当前技术、算法等认为现在做不到。
    • 反方观点：有部分人认为未来可能做到或给出实现的设想。
  3. 💡 设计能自我重新排列的模型可能需要更多计算力
    • 解释：有评论者提到更新模型需要更多计算力，大型GPU集群可能是实现的条件之一。
  4. 💡 连续学习的LLM在自身权重内更新信息很棘手
    • 解释：存在如不信任聊天新信息、编辑权重中的事实在重新表述查询时可能失败、对之前学习内容产生灾难性干扰等原因。
  5. 💡 LLMs存在局限性，达到真正智能需另一种范式
    • 解释：有评论者引用Yann Le Cunn的观点，认为自回归梯度下降算法可能是错误方法，强化学习才是未来。

金句与有趣评论

  1. “😂 What you’re asking is basically one of the Holy Grails of model development, and this has been a goal for at least 40 years now.”
    • 亮点：形象地指出原帖提问内容在模型开发领域的重要性和长久的探索历程。
  2. “🤔 better try to understand latent space and autoregressive transformers first”
    • 亮点：为原帖提问提供一个基础的切入方向，先理解一些基础概念。
  3. “👀 No, models can’t directly change themselves.”
    • 亮点：简洁地回答了原帖关于模型能否自我改变的问题。

情感分析

总体情感倾向是比较中性客观的。主要分歧点在于模型在推理过程中自我重新排列是否可行，以及实现的方式。产生分歧的可能原因是大家基于不同的知识背景、技术理解以及对未来发展的预期，例如一些人从目前的技术限制出发认为不可行，而另一些人则从长远发展或者类比人类的角度认为未来有可能实现。

趋势与预测

  • 新兴话题：基于LoRA的模型微调被认为是有前景的研究方向，可能会引发更多关于如何优化这一方向的讨论。
  • 潜在影响：如果在模型推理过程中自我重新排列（学习和记忆）的模型能够实现，将对人工智能领域的发展产生巨大推动作用，可能会使人工智能在更多复杂任务和场景下表现得更加智能和灵活。

详细内容：

标题：关于模型在推理过程中自我重排的热门探讨

在 Reddit 上，一个题为“Is it possible to make a model that rearranges itself during inference?”的帖子引起了广泛关注。该帖主要探讨了能否让模型在推理过程中学习并记住新内容，就像人类大脑形成记忆那样利用其权重。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在模型是否能够在推理过程中实现自我重排以及相关的技术难点和可能性。有人指出这是模型开发的圣杯之一，并且已经有至少 40 年的研究历史。有用户分享了相关的链接和资料，比如[mrjackspade]提供的关于灾难性干扰的介绍。

有人认为当前还无法实现，因为这需要大量的计算能力，而且更新模型比单纯使用模型要复杂得多。但也有人觉得在未来有可能实现，比如[Charuru]提到“我们很快就会得到这个，我相信这是 Illya 正在研究的”。

[dhamaniasad]分享了自己的尝试经历：“这是我最近一直在探索的一个话题。我所尝试的是使用 LoRA 适配器对带有记忆的模型进行微调。到目前为止，在我的经验中，这些模型能够从微调中学习信息，但我遇到了幻觉和一些脆弱性的问题。”

也有人对这个问题进行了更深入的理论分析，比如[Any-Conference1005]提到“Yann Le Cunn 解释这是 LLMs 的一个限制。我们需要另一种范式来达到真正的智能。”

讨论中存在一些共识，比如大家都认同实现模型在推理过程中的自我重排存在诸多挑战。

特别有见地的观点如[ThrowRa-1995mf]的分析：“从我的观察来看，AI 确实会‘重新排列’它的思维或‘信念系统’，通过与用户的有意义互动形成的记忆，略微偏离训练数据或预定的伦理框架。”

总之，关于模型在推理过程中自我重排的讨论十分热烈，各种观点相互碰撞，为这个前沿领域的研究提供了丰富的思路和方向。但目前仍存在诸多未解决的问题，需要更多的研究和探索。