原贴链接

由于原帖仅为一个视频链接（https://v.redd.it/4c1wszyy2p5e1/DASH_1080.mp4?source=fallback），无实质可翻译内容，所以此处为空

讨论总结

这个讨论围绕标题中的两个语言模型（Llama 3.1 8B Instruct + Qwen 2.5 Coder 32B Instruct）对话和运行代码展开。有人分享了相关代码，提到自己项目的进展情况，包括从使用GPT - 4o转变为使用其他模型等。还有人指出这种运行方式可能存在危险，需要沙箱化，也有一些幽默调侃如关于让模型执行危险命令以及删除法语语言包等内容，整体氛围比较积极，大家都在积极探讨和分享。

主要观点

  1. 👍 分享了代码链接且表明是针对LocalLLaMa的工作，目前代码可正常工作但还需完善
    • 支持理由：可以让有需求的人获取代码并进行相关探索，虽然代码有瑕疵但已能运行。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 正在更新个人项目中的代码使用情况并朝着创建递归调用系统努力
    • 正方观点：这是项目发展的方向，若成功能构建更复杂的项目。
    • 反方观点：无
  3. 💡 模型对话运行代码看起来危险，需要沙箱化
    • 解释：因为可能存在安全风险，所以要限制模型运行的环境。
  4. 🤔 原本依赖模型的道德行为来防止执行危险命令
    • 解释：在正常情况下认为模型自身的道德设定能避免危险操作。
  5. 😎 对帖子中的内容表示认可（看起来不错）
    • 解释：虽然没有详细说明，但传达出积极的态度。

金句与有趣评论

  1. “😂 Now before y’all start hating on me, here’s the code:”
    • 亮点：用一种诙谐的方式引出代码分享，缓解可能存在的抵触情绪。
  2. “🤔 If this works, then I’ll be one step closer to creating a system that recursively calls itself to generate pieces of code to build complex projects automatically but I’m still working on the second step right now.”
    • 亮点：展示了对项目未来的展望，让读者了解项目的目标。
  3. “👀 Pro - editor - 1105: This is a great way to slowly but surely make it say sudo rm -rf / –no - preserve - root”
    • 亮点：幽默地指出一种让模型执行危险命令的方式。
  4. “😉 Guinness: Make sure to delete the french language pack.”
    • 亮点：用一种调侃的方式参与讨论。
  5. “🤨 Nyghtbynger: Why? French language is beautiful and it’s like 20% of english. Make it delete German instead”
    • 亮点：针对前面的调侃做出有趣的回应。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对模型运行代码安全性的看法，一部分人觉得危险需要沙箱化，另一部分人则是抱着探索的心态让其“风险自负”运行。可能的原因是大家对模型能力和潜在风险的认知不同，一些人更注重安全性，而另一些人更关注模型的探索性成果。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何让模型在安全的情况下进行递归调用自身来构建复杂项目。
  • 潜在影响：如果能够成功实现安全的递归调用等操作，可能会对人工智能在代码生成和项目构建方面产生积极的推动作用，同时也会让更多人关注模型运行的安全问题。

详细内容：

标题：关于两个语言模型交流与运行代码的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“2 LLMs talking and running code! (Llama 3.1 8B Instruct + Qwen 2.5 Coder 32B Instruct)”的帖子引起了众多关注。该帖子包含一个视频链接（https://v.redd.it/4c1wszyy2p5e1/DASH_1080.mp4?source=fallback ），同时有人在评论中分享了相关代码的链接（https://github.com/qingy1337/xplore-terminallm）。这个话题引发了热烈的讨论，主要围绕着语言模型运行代码的各种实践和想法。

在讨论中，有人分享了自己的个人经历和案例。比如，有人表示自己正在更新个人项目，尝试让模型基于任务生成并运行代码，还在尝试让模型通过本地调用进行交流，虽然过程中存在诸如分析过度等问题。还有人提到在 Windows 10 的 conda 环境中尝试让模型构建和编译 deepspeed 时的情况。也有人分享了自己使用相关模型的经验，如建议使用 docker 镜像来保护电脑，以及使用代理来规划分步任务等。

有观点认为这个尝试很有趣，具有吸引力；还有人提出了诸如“Skynet”这样有趣或引发思考的观点。有人表示担心会出现危险，呼吁进行沙盒处理。而发布者则表示自己的初衷是看看模型能带来什么成果，对于如何保障安全性尚无头绪，欢迎大家提出改进建议。

这一讨论的核心问题在于，如何在充分利用语言模型运行代码的强大能力的同时，保障安全性和稳定性，避免出现诸如错误删除语言包等危险操作。大家对于语言模型在代码运行方面的应用前景和潜在风险持有不同的看法，也在不断探索更好的实践方式。