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讨论总结

原帖描述了被阿拉伯语提问后用俄语和汉语思考的现象，引发了关于语言关系、模型训练等多方面的讨论。评论者们从不同角度发表观点，包括探究阿拉伯语与俄语、汉语语法相似性与模型训练的关系，对不同语言在概念处理上的影响，还有语言切换、模型推理中的语法约束等，同时也存在一些幽默调侃和奇特推测的评论。

主要观点

  1. 👍 阿拉伯语与俄语、汉语在语法上可能存在模型训练方面的关联
    • 支持理由：可能是模型训练时将这些语言压缩在一起的捷径。
    • 反对声音：有人认为阿拉伯语和俄语毫无相似之处。
  2. 🔥 不同语言下问相同问题结果可能不同
    • 正方观点：语言对概念处理有影响，有不同语言下得到不同结果的经历。
    • 反方观点：无明显反对观点。
  3. 💡 如果回答是提问提供的语言则无问题，用训练最多的语言思考是符合逻辑的
    • 解释：就像人类学习新语言一样，模型这样操作符合逻辑，但回答不是提问提供的语言就有问题，并且在意大利语内容生成上，用英语思考可提高准确性，但并非100%一致。
  4. 💡 继续发展模型可能出现语法错误但结果正确的推理文本
    • 解释：若用户不与推理文本交互，语法无需严格约束，推理结果比推理文本更重要。
  5. 💡 模型存在代码转换现象
    • 解释：多语言群体中存在类似现象，模型根据计算标记概率决定显示内容。

金句与有趣评论

  1. “😂 aitookmyj0b：Arabic and Russian are as close as OpenAI and open.”
    • 亮点：以幽默的方式表达阿拉伯语和俄语毫无关联的观点。
  2. “🤔 vTuanpham：Does anyone know how similar Arabic is to Russian and Chinese in term of grammars for it to trigger like that? Thinking it would be some sort of shortcut the model made during training to compress these languages together.”
    • 亮点：提出关于阿拉伯语与俄语、汉语语法相似性与模型训练的有趣疑问。
  3. “👀 DarkArtsMastery：You deserve an award for this. The audacity of OpenAI to keep calling itself like that is beyond wild at this point. I do not even use their blackbox anymore in any shape or form.”
    • 亮点：对OpenAI做法进行批评并表示不再使用其产品，表达比较强烈。
  4. “😂 Not_your_guy_buddy42: maybe its been trained in Syria (thanks I’ll see myself out )”
    • 亮点：以幽默诙谐的推测和自我调侃的话语解释现象。
  5. “🤔 对于我来说，在连续产生5k+个标记之后，似乎经常会切换到中文。”
    • 亮点：分享个人经历中关于语言切换的情况。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于阿拉伯语与俄语、汉语的关系以及模型训练方面的观点差异。可能的原因是不同评论者的知识背景、对语言和模型的理解程度以及个人经验不同。例如，有的评论者从模型训练原理角度思考语言间的关系，有的则从自身使用语言的经验出发发表观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探究不同语言在模型中的处理机制以及如何利用这些机制优化模型性能。
  • 潜在影响：有助于深入理解语言模型与多语言之间的关系，对改进语言模型训练、提升语言处理效果以及多语言交流等方面可能产生积极影响。

详细内容：

标题：Reddit 上关于语言模型语言转换现象的热门讨论

近日，Reddit 上一篇题为“QwQ thinking in Russian (and Chinese) after being asked in Arabic”的帖子引发了广泛关注。该帖链接为：https://nitter.poast.org/AmgadGamalHasan/status/1862700696333664686#m ，获得了众多网友的热烈讨论，评论数众多。

帖子主要探讨了语言模型在处理不同语言输入时出现的语言转换现象，例如 QwQ 在被用阿拉伯语提问后会用俄语和中文进行思考。讨论的方向主要集中在语言模型的训练数据、语言之间的语法相似性、语言切换的原因以及其对输出结果的影响等方面。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，阿拉伯语和俄语在语法上的相似性几乎可以忽略不计。例如有人说：“阿拉伯和俄语就像 OpenAI 和 open 一样，相差甚远。” 有人认为语言模型在训练数据中缺乏某些语言的充分训练。比如有人猜测：“我觉得只是训练数据中缺乏阿拉伯语才导致了这种情况。” 有人分享了自己的实验经历，称用不同语言进行系统提示，非英语的链思维响应主观上较弱。比如有人提到：“我自己做了一些实验，使用带有反思提示的思维链。系统提示指定 LLM 应始终以与用户提示相同的语言和语气/语域回复。然后，我尝试了用非英语语言编写的系统提示，例如匈牙利语或俄语，并指示在这些语言中‘思考’和‘反思’。总体而言，使用涉及非英语思维链的系统提示的响应在我看来主观上更弱——洞察力更低，论证也不那么充分。” 还有人提到不同语言在表达某些概念时的难易程度不同，就像有人说：“我和来自津巴布韦的同事一起工作过。我会听到像‘<绍纳语 绍纳语 绍纳语>二十五 <绍纳语 绍纳语 绍纳语>五十二 <绍纳语 绍纳语 绍纳语>……’这样的对话。显然，虽然绍纳语有数字（当然），但英语数字使用起来要容易和方便得多。如果这都不是不同语言在表达某些概念时难易程度不同的证据，我不知道什么才是。”

在这场讨论中，大家对于语言模型的语言转换现象各抒己见，观点丰富多样，但也存在一定的共识，即语言模型的语言处理机制仍有待深入研究和优化。

总之，这次关于语言模型语言转换的讨论为我们深入理解这一现象提供了丰富的视角和思考方向。