原贴链接

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讨论总结

该讨论由一个与Karpathy相关且包含“aged like wine”和“Another W for Karpathy”等表述的帖子引发。评论者们提出了很多疑惑，如对“W”含义的不解，对原帖发布动机的好奇等。话题主要集中在语言相关领域，包括语言效率（如中文和英文在标记数量和效率上的对比）、多语言（如多语言者的思维链、不同语言的概念差异、多语言对模型性能提升的影响等）以及语言与模型的关系（模型是否有内部语言、是否会创造自己的语言等）。此外，也涉及到模型内部机制、模型发展、人物矛盾（如Karpathy与Sam Altman粉丝间的矛盾）等话题，整体讨论氛围充满了对知识的探索性。

主要观点

  1. 👍 英语不是最有效的语言，只是交流和训练模型的媒介。
    • 支持理由：模型训练和交流多使用英语，但不意味着它最有效。
    • 反对声音：无明确反对，但有观点认为英语是比较容易用于思考的语言。
  2. 🔥 模型大规模通信时可能会自行形成语言。
    • 正方观点：模型之间相互通信时可能会为了高效交流创造自己的语言。
    • 反方观点：有观点认为模型不需要发明新语言，可以共享和理解原始潜在数据。
  3. 💡 多语言者的内心思维链包含多种语言。
    • 解释：多语言者在思维时会涉及多种语言，并非单一语言。
  4. 💡 在强化学习中结果才是关键考量，思维链不是结果。
    • 解释：只要能改善结果，模型可以在思维链中自由编写内容。
  5. 💡 模型的思维链目前被强制使用自然语言是为了可观测性。
    • 解释：自然语言约束有助于研究理解、安全监测和验证等。

金句与有趣评论

  1. “😂 English is not the most efficient language, just the medium we’ve chosen to communicate with and train these models on.”
    • 亮点：直接点明英语在模型相关领域的角色，挑战了人们对英语的常规认知。
  2. “🤔 Math is essentially built into their language. You take one concept and add it to another concept to make a new one.”
    • 亮点：阐述了数学与模型语言之间独特的构建关系。
  3. “👀 What he meant is something like the scene from colossus a forbin project where the AI develops its own language as to not be constrained by the low information density of human languages as a communication medium to have as high density of information as possible in as little amount of characters as possible.”
    • 亮点：通过引用电影情节解释AI语言发展的可能动机，富有想象力。
  4. “😂 If the model finds a more efficient way to speak to itself (and preserve state) it’s more efficient.”
    • 亮点：从模型自身交流效率的角度提出观点，较为新颖。
  5. “🤔 I’m with you, I thought Karpathy was spot on. English is a difficult language to think in, let alone communicate. It would have to create new communication through mathematical pathways.”
    • 亮点：指出英语在思考和交流上的困难，提出模型可能通过数学途径创造新交流方式。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于对英语在模型相关方面的作用、模型是否会创造自己的语言以及原帖中“W”含义等问题上。可能的原因是评论者们来自不同的知识背景和思考角度，对于这些新兴且复杂的概念有不同的理解和推测。

趋势与预测

  • 新兴话题：逻辑语和其他人造语言社区对大型语言模型的看法。
  • 潜在影响：如果这些社区能够给出对LLMs在语言处理及思维过程开发方面的见解，可能会影响LLMs的发展方向，以及人们对模型内部语言处理机制的理解。

详细内容：

标题：Reddit 热议：语言模型的“内心语言”与多语言运用

在 Reddit 上，一则关于语言模型的讨论引起了广泛关注。原帖标题为“ Well, this aged like wine. Another W for Karpathy.”，但未提供具体背景信息，这让不少用户感到困惑。帖子获得了大量的评论，主要围绕语言模型的内部语言、多语言处理等话题展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为英语并非最高效的语言，语言模型应转向更高效的内部语言。例如，有用户分享道：“我认为 Karpathy 所指的是模型将过渡到它们自己更高效的内部语言。但目前我们尚未看到这种情况发生的证据。” 也有用户提出不同看法，比如：“我不太确定您在这里争论的是什么。模型的权重在推理过程中不会更新。而且具有相同权重的两个模型就是同一个模型。您可能想到的是激活/隐藏状态？这些在变压器中不会在向前传递中持续存在。” 还有用户指出语言模型的输入和输出是令牌流，不能将其内部值作为输入来进行推理。但也有人认为语言模型可以通过压缩和简化概念来形成“思考令牌”，从而更高效地处理信息。 对于语言模型是否能形成自己的内部语言，观点不一。有人认为目前还无法实现，而有人则相信这是可能的，比如：“我创建了 promptcompress.com ，使用中文进行提示压缩。在这样做的过程中，我测试了 Gemini 支持的所有语言，发现中文是最密集的语言。更有趣的是，对于相同的提示使用不同的语言，提示响应质量会发生变化。” 关于英语的特点，有观点认为英语存在简化语言、借用其他语言词汇和习语等情况，也有人认为英语在表达精确性上有优势。 在多语言方面，有人表示自己在思考时会使用多种语言，有人则认为语言只是分享思想的媒介，模型在多语言间切换能更灵活地思考。

总之，Reddit 上的这场讨论展示了关于语言模型内部语言和多语言运用的丰富观点和深入思考。