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我正尝试将QwQ用作其他大型语言模型（这里指Claude sonnet）的直接替代品，但在使用它时遇到了一些独特的挑战，主要是因为它大声思考的方式。主要问题：我如何可靠且一致地确定思维链（CoT）在哪里结束，答案从哪里开始？1. 有时QwQ会写‘最终答案’，有时会写‘最终解决方案’（顺便说一句，挺搞笑的），有时还会写其他内容。它也不能可靠地按照要求以特定方式标记答案。是否存在某种我可以检测到的标记来标明思维的结束，或者其他区分思考和答案的技术？2. 对于Claude Sonnet，我经常要求它将关键细节用预定义的XML标签包裹输出。即使我能让QwQ这么做（有时它会），它也会把用相同标签包裹的数据包含在其思考过程中。因此，当我用标签解析数据时，结果会包含模型思考时的标签。最终的解决方案通常是正确的，但我还是无法将其与思考内容分开。3. 由于QwQ在回答之前思考的时间较长，我认为它经常忽略提示中的某些关键方面，特别是在格式方面。再次回到我的第一个问题……如果有一种方法可以检测思考何时完成，我认为在此时注入某种系统提示‘提醒’可能会提高对提示的遵循性。我注意到在长时间的思考链之后，对提示的遵循性会变差。我希望能得到一些关于如何处理上述问题的建议。解决上述第一个问题将产生最积极的影响，并使这个模型更有用、更有趣。

讨论总结

原帖作者在使用QwQ模型时遇到难以区分思考过程与最终输出的问题，如QwQ标记答案方式不统一、思考过程会干扰结果等。评论者们纷纷给出自己的解决办法，涵盖从技术手段如正则表达式到模型使用调整等多方面，大家积极交流，氛围热烈。

主要观点

  1. 👍 使用正则表达式解决区分问题
    • 支持理由：可以通过编写函数，利用正则表达式模式来提取最终答案，模式能应对不同类型答案。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 用另一个模型来获取QwQ的最终答案
    • 正方观点：可解决原帖中的问题，是一种办法。
    • 反方观点：存在成本等问题，不一定廉价，不同模型处理可能有差异。
  3. 💡 采用OpenWebUI过滤函数整理QwQ输出
    • 解释：该函数对思想过程和最终答案有特定格式化方式，可有效整理输出。
  4. 🤔 将问题拆分为两部分解决QwQ使用问题
    • 解释：第一部分提问不受限，第二部分基于上下文按特定格式要答案。
  5. 😎 对QwQ进行微调以标记输出为不同部分
    • 解释：微调后可利用受控生成按需求思考和输出最终答案。

金句与有趣评论

  1. “😂 Behold! The magic of RegEx:”
    • 亮点：生动表达正则表达式在解决问题中的作用。
  2. “🤔 Everlier: Cheap man’s version - hide all QwQ output and use another model to produce a final answer in a second pass”
    • 亮点：提出一种不同的解决思路。
  3. “👀 nitefood: This same approach worked like a charm for marco - o1 as it was consistently using the and tags.”
    • 亮点：表明该方法对其他也有效。
  4. “😏 lolwutdo：I use tags and provide a previous response in context along with instructions in system prompt to use said tags.”
    • 亮点：分享自己的操作经验。
  5. “💥 phenotype001: I use this system prompt and it works every time: You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant proficient in programming. You solve problems and think deep step - by - step. When it’s time for your final solution, you output the whole program in a single block.”
    • 亮点：给出有效的系统提示。

情感分析

总体情感倾向为积极探索，大家都在努力为原帖作者遇到的问题提供解决方案。主要分歧点在于一些方法的可行性和成本方面，如使用另一个模型获取最终答案是否廉价，原因是不同模型的资源占用、性能表现等存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型微调相关的讨论可能会继续深入，如如何更好地设定特殊标记等。
  • 潜在影响：如果这些方法能有效解决QwQ模型使用中的问题，可能会提高QwQ模型的使用效率和用户体验，对自然语言处理相关领域也有一定的借鉴意义。

详细内容：

标题：探讨分离 QwQ 思维过程与最终输出的最佳方式

在 Reddit 上，一篇关于如何分离 QwQ 思维过程与最终输出的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多回复和讨论。

原帖作者表示在使用 QwQ 替代其他语言模型（如 Claude Sonnet）时遇到了独特挑战，主要是难以确定思维链（CoT）的结束位置和答案的起始位置。有时 QwQ 以“Final Answer”“Final Solution”等不同方式标记答案，且不总是听从以特定方式标记答案的请求。同时，在使用预定义 XML 标签输出关键细节时，QwQ 会在思维过程中也使用这些标签，导致难以区分最终答案和思考过程。此外，由于 QwQ 思考时间长，可能会忽略提示中的某些关键格式方面。

讨论中的主要观点包括：

  • 有人提出使用正则表达式来提取最终答案，如：“import re… （具体代码）”。但也有人指出模型并非总是使用特定格式输出答案。
  • 有人认为最简单的方法是使用其他模型在第二遍产生最终答案。
  • 还有人分享了使用 OpenWebUI 过滤函数来处理的经验，比如通过引用块格式化思维过程，并使用特定标题标记最终答案，并提供了相关链接。
  • 有人建议仅将较小模型的首尾部分传递，或者通过提示让模型使用特定标签来区分思维过程和答案。

讨论中的共识在于都在努力寻找有效分离 QwQ 思维过程与最终输出的方法。特别有见地的观点如有人提出可以通过引入特定的标记或对模型进行更精细的训练来改善输出。

然而，目前仍未找到一种通用且完美的解决方案，不同的方法在不同场景下都有各自的局限性。但这些讨论为解决这一难题提供了丰富的思路和方向。