原贴链接

讨论总结

原帖是关于Denny Zhou的X平台帖子相关图片，评论涉及多个技术话题。一些评论者对Denny Zhou的观点进行详细阐述，如关于LLMs下一个重大事件与搜索的关系以及替代方案；还有评论者对相关术语进行解释。同时，不少评论者对Denny Zhou反对在推理中“依赖搜索”等观点表示疑惑，从不同角度如国际象棋的搜索空间与LLM的差异等来探讨，整体氛围充满技术探讨性，既有对新观点的阐述，也有对疑惑之处的交流。

主要观点

  1. 👍 搜索时的常规操作是大量生成内容并基于奖励搜索
    • 支持理由：这是一种在模型训练中常见的搜索操作方式的描述，被评论者作为背景知识提及，没有明显反对声音。
  2. 🔥 可通过在模拟“推理”步骤的数据集中训练模型来使模型在更高维度泛化
    • 正方观点：以数学合成数据集为例，o1工作方式类似且开源模型QwQ在推理和数学任务中得分提高证明这种方法可行。
    • 反方观点：无（评论中未提及）
  3. 💡 自回归就是每次预测一个词元，每个词元依赖前一个词元
    • 解释：这是对自回归概念的基本阐述，是后续讨论自回归与其他搜索方式关系的基础，无明显反对意见。
  4. 💡 o3的巨大推理计算成本暗示有更多复杂机制，可能涉及元生成
    • 解释：o3的高成本使得难以单纯用自回归生成来解释其推理过程，元生成概念的提出为理解o3的推理机制提供了新的思考方向，无明显反对声音。
  5. 💡 MCTS的假设与LLM的运行方式相反，在LLM中有更好的搜索方法
    • 解释：认为MCTS在LLM中搜索跨标记效率低，更多探索应从正确训练的模型中抽取更多样本，无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 当最初关于“LLMs的下一个重大事件”的传闻开始时，其中一个是oAI项目 - Q*（或q - star）的名称。人们认为它与更好的搜索有关。Denny则认为有更好的替代方案。”
    • 亮点：引出了关于LLMs发展的传闻以及Denny Zhou不同的观点，为后续讨论定下基调。
  2. “🤔 在“搜索”中，你通常会进行大量生成，并根据一些奖励在它们之中进行搜索。”
    • 亮点：对搜索操作的一种简洁明了的描述，有助于理解搜索相关概念。
  3. “👀 原作者基本上是说，按照/u/ResidentPositive4122在其评论中描述的方式训练自回归时，它实际上非常好，而像MCTS这样的方法是“死胡同”。”
    • 亮点：呈现了原作者对自回归和MCTS的评价，是引发争议和讨论的关键句子。
  4. “😉 自回归搜索是概率性的，而MCTS使用其他算法如启发式搜索或确定性搜索等。”
    • 亮点：清晰地阐述了自回归搜索和MCTS在算法使用上的区别。
  5. “🤓 I still believe that if someone ever makes Monte Carlo search work over a good space with a learned heuristics, it will blow most models out of the water.”
    • 亮点：表达了对蒙特卡洛搜索潜力的一种看法，体现了评论者对其在模型超越性上的信心。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要是围绕技术观点进行理性探讨。分歧点在于对Denny Zhou的部分观点存在疑惑和争议，如他反对在推理中“依赖搜索”以及认为MCTS或者Q学习是死胡同等观点。可能的原因是Denny Zhou的观点与一些传统的认知或者其他评论者的理解存在差异，而这些话题又处于复杂的人工智能技术领域，不同的技术背景和理解角度导致了这些分歧。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于o3的推理机制以及元生成概念可能会引发后续更多深入的讨论，包括其具体实现方式和在模型推理中的作用。
  • 潜在影响：如果关于模型推理中搜索、自回归等概念的讨论深入下去，可能会对人工智能领域中模型的改进和优化方向产生影响，例如影响未来大型语言模型在推理任务中的算法选择和设计思路。

详细内容：

标题：关于 Google DeepMind 中推理团队相关话题在 Reddit 上的热门讨论

近日，Reddit 上一则有关“Google DeepMind 推理团队负责人 Denny Zhou”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了两张图片，但由于网络原因图片加载失败。此帖获得了众多用户的参与，评论数众多，引发了关于模型推理方式和搜索算法的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在模型的推理方法以及搜索算法的应用和效果。有人认为，通过训练模型在模拟“推理”步骤的数据集上学习，可以使模型在更高维度上实现泛化，比如在数学问题上展示出更好的推理能力。也有人提到，自动回归在以特定方式训练时效果很好，而像蒙特卡罗树搜索（MCTS）这样的方法可能是“死胡同”。

例如，有用户分享道：“当有关‘大型语言模型中的下一个重大事物’的第一批传言出现时，其中一个就是 oAI 项目的名称——Q*（或 q - star）。人们认为这与更好的搜索有关。但 Denny 认为有更好的替代方案。”

还有用户表示：“在‘搜索’中，通常会进行大量的生成，并根据某些奖励在其中进行搜索。可以使用像对数概率、困惑度或来自奖励模型的信号等简单的东西。并且可以使用像图/树解析、蒙特卡罗树搜索、A*等搜索算法。但关键是，最终的答案看起来像典型的 4o/claude 3.5 的回答。长度大约在 1 - 4k 个令牌。”

对于搜索算法的应用，存在着不同的观点。有人认为如果有人能让蒙特卡罗搜索在良好的空间中与学习到的启发式算法一起工作，它将超越大多数模型。但也有人指出 MCTS 的一些假设与大型语言模型的操作方式相反，在令牌空间中进行搜索效率低下。

讨论中的共识在于认识到不同方法都有其特点和局限性，需要根据具体问题和应用场景选择合适的推理和搜索策略。

特别有见地的观点如：自动回归在经过正确训练时具有优势，但其内部可能也在进行某种形式的搜索；复杂的搜索方法虽然可能有效，但需要针对具体问题进行定制，且在通用情况下，更多的探索应来自对正确训练模型的更多采样。

总之，这次关于 Google DeepMind 推理团队相关话题的讨论，为模型的推理和搜索算法的研究提供了丰富的思路和多样的观点。