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讨论总结
这个讨论主要围绕一个探索AI聊天时内在替代思维的项目展开。作者对项目进行完善后再次发布并增加新功能，项目已开源且功能多样，包括模型管理、聊天与文本生成等，并能提供替代词概率信息。部分评论者对项目的标题表述存在不同看法，也有关于项目中确定性测量方式、实现层面的讨论。此外，还有人提到安全限制对模型的影响、将探索AI聊天时内在替代思维纳入LLM套件标准部分、项目与其他类似功能的比较等内容，整体氛围积极且充满探索性。
主要观点
- 👍 项目经过完善后再次发布且增加了新功能
- 支持理由：作者表示之前发布过项目，此次进行了完善并增加新功能所以再次发布
- 反对声音：无
- 🔥 标题表述易造成误解，有更好的表述方式
- 正方观点：工具展示内容并非标题表述的“内心想法”，如用“探索词的概率和替代生成”之类表述更好
- 反方观点：作者解释了内心想法的含义，部分人看更多内容后认可项目本身
- 💡 安全限制对模型产生了较大影响
- 解释：如特定时间内有用结果词与否定词占比情况体现出影响
- 💡 应将探索人工智能聊天时内在替代想法纳入LLM套件标准部分
- 解释：有助于提醒使用者正在使用基于概率和统计的非确定性系统
- 💡 认为项目展示的探索回应可能性空间的方式很棒
- 解释：评论者从这个角度肯定了项目的价值
金句与有趣评论
- “😂 rotflol：This is a cool tool, but what it shows is certainly not its "inner thoughts".”
- 亮点：直接指出工具展示内容与标题表述的不符，引发关于标题表述的讨论
- “🤔 Eaklony：When I wrote inner thoughts I meant things that people have in their mind that they could have said but decided not to.”
- 亮点：对标题中的“内心想法”进行解释，使讨论更深入
- “👀 spirobel: it is wild to see how they massacred the model with the safety BS.”
- 亮点：生动地描述安全限制对模型的影响，引起大家对这一问题的关注
- “😎 privacyparachute：This should be a standard part of every LLM suite.”
- 亮点：提出将探索人工智能聊天时内在替代想法纳入LLM套件标准部分的观点，具有前瞻性
- “👏 SuperMonkeyCollider: This is such a great way to explore the possibility space of responses!”
- 亮点：积极肯定项目探索回应可能性空间的方式
情感分析
总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于项目标题的表述是否准确传达了内容，部分人认为标题有误导性，但随着对项目的进一步了解这种分歧有所缓解。可能的原因是标题用词与项目实际展示内容存在一定差异，但项目本身的功能和创新性得到了大多数人的认可。
趋势与预测
- 新兴话题：AI与决策树结合的潜力、项目能否实现类似提高LLM创造性写作能力（提供多个输出“路径”）的技术等可能引发后续讨论。
- 潜在影响：如果将探索AI聊天时内在替代思维纳入LLM套件标准部分，可能会提高人们对LLM非确定性系统的认知，对LLM相关的开发和使用理念产生一定影响。
详细内容：
标题：探索聊天中人工智能的“内心想法”引发Reddit热议
近日，Reddit上一篇关于探索聊天中人工智能“内心想法”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1girzia.mp4 ，目前已获得了众多点赞和大量评论。
帖子引发的讨论主要集中在对人工智能输出概率的控制、模型可视化的需求、与人类交互界面的拓展以及安全性等方面。
文章接下来将深入分析这些讨论焦点和观点。
有人指出，大型语言模型（LLM）自身会为输出分配概率，并且温度变量会在一定程度上控制模型是否选择除最可能输出之外的其他输出。
有人分享道：“我一直关注着这个帖子，其实现方式看起来非常有趣。您有未来功能的路线图吗？我真的很想看到一个工具，能够将LLM可能采取的路径可视化（把它想象成一棵每个超过一定百分比的标记都是一个节点的树）。我知道这在性能方面可能会很艰难，但应该是相当可并行化的，不是吗？”
还有人认为：“这是我一直想要的功能，但还没自己动手做。我得试试看。”
也有人说：“这是个很酷的工具，但它所展示的肯定不是其‘内心想法’。”
有人表示：“嗯，我对标题有所期待，我认为用‘探索词概率和替代生成’之类的描述会更好。但无论如何还是很有趣。”
有人提到：“起初我因为措辞而给了差评，但多看了一会儿，觉得他们展示对数概率的可视化和实现方式相当酷。”
有人评论道：“真的很烦大多数模型的默认行为就是直接写免责声明。有时候感觉它们就是专门在训练如何写细则，哈哈。”
有人回应：“如果训练要花费数百万美元，我认为企业会希望它不给任何诉讼的机会。只要他们努力设置一些防护栏，就更容易抵御任何可能产生的负面结果。”
有人称：“这个应该成为每个LLM套件的标准部分。它会不断提醒人们，他们正在使用一个基于概率和统计的非确定性系统。”
有人提到：“这太棒了！我没有安装Docker，但我可能会为了尝试这个而安装。感谢您在这方面的所有工作，惊讶于这样的东西还不常见。能除了选择不同选项外，直接编辑AI的响应吗？”
有人回应：“目前还不能直接编辑响应。实现这一功能需要一些时间，但我有这个计划。安装Docker是一个极其简单的过程，但如果我继续开发这个并且有更多人想用，我可能会把它做成一个实际的应用程序或者部署为网站。”
有人说：“Docker非常容易设置。我几周前就这样做了，以便在我的整个家庭网络中屏蔽广告。”
有人称：“这对于实验将非常有用，感谢您在Apache 2.0下发布这个。”
有人表示：“这绝对太令人惊叹了。决策树与AI结合有如此大的潜力，真的令人惊叹！请分享任何与此相关的项目。”
有人说：“这是探索响应可能性空间的绝佳方式！感谢分享！”
有人认为：“这看起来很棒！我要试试看！”
有人提到：“该死。有这样的可能性很有趣，有点像在谷歌上做研究。你在穿越‘来源’以理解不同的场景。”
有人质疑：“我猜它不支持基础模型？”
有人询问：“这个能与哪些模型一起工作？而且它们必须是本地托管的，对吗？”
有人回应：“目前它旨在作为一个本地应用程序，您将在自己的计算机上运行模型，但它是作为一个网络应用程序开发的，所以如果您知道如何做，您可以在其他地方托管它。并且来自Hugging Face的所有LLM，如果没有量化或GGUF量化，并且不缺少像聊天模板等元数据，应该都能工作。”
有人说：“Llama.cpp网络用户界面可以显示颜色，点击时可以显示概率，我一直觉得点击一个选择然后从那里继续会很酷。”
有人感叹：“好的，这太酷了！”
有人问道：“这个项目很棒！我很确定之前有人提出了一个很酷的想法，关于提高LLM的创意写作能力：不是提供可能的词，而是提供多个可能的‘路线’（句子/短段落）作为输出。您认为这在技术上与您可能在这个项目中实现的东西相似吗？”
有人分享个人经历：“过去一年半盯着这类数据，我就是这样写出我的采样器的，顺便说一下。”
有人表示：“这非常棒，我为您的项目感到兴奋。这是一个非常有趣的演示！”
有人感谢：“感谢分享！我最近在教育环境中一直在寻找类似的东西。我知道您本意是仅用于本地托管，但我真的很希望有禁用模型下载的选项，而是将本地模型文件夹绑定挂载到Docker容器中。这样在局域网中共享至少会稍微安全一点，以免被滥用。”
有人回应：“目前您可以先在应用程序内下载一些模型（目前您不能导入自己的模型），它们会在项目文件夹内的local_storage文件夹中，这是默认的绑定挂载路径，然后删除这一行[https://github.com/TC - Zheng/ActuosusAI/blob/e7aac935ccfeae1b7511a23455e398c80a614102/frontend/app/models/page.tsx#L114]（或者我猜直接删除整个SearchDownloadComboBox），这将使用户无法下载任何东西。”
有人问道：“这看起来真的很棒也很有用。我想知道是否有可能将其作为text - generation - webui的扩展？”
有人回应：“这实现起来并不难，所以我猜您可以向您喜欢的任何项目提出功能请求，希望他们也能实现这个。我个人不打算为其他项目集成这个，而是会继续为了学习和实验目的在我自己的项目上工作。”
有人说：“哈哈，我完全可以看到这对于一个以对话为重点的游戏会非常有趣。”
有人称赞：“有更多可视化和控制标记生成的交互方式的需求。干得好！”
讨论中的共识在于大家都认为这个项目具有创新性和实用性，同时也对其未来的发展和改进充满期待。特别有见地的观点是将LLM的可能性路径进行可视化，这被认为有可能极大地拓展人工智能与人类的交互方式和应用场景。
总之，这个关于探索人工智能“内心想法”的讨论展示了人们对人工智能技术的深入思考和积极探索，也为相关领域的发展提供了丰富的思路和方向。
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