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在https://huggingface.co/Qwen/QwQ - 32B - Preview这里，我问模型‘4792 * 3972是多少？’我在其思考链中看到它是如何将其分解成4个更简单的乘法运算的，这是合理的。但之后它能够在生成的文本之外计算‘4792×2 = 9584’。这样的计算仅仅是在学习数据里吗？或者这能通过Transformer架构中的注意力机制来实现吗？是否有研究在注意力机制更新时对其中的数字进行过调查？我学过《神经系统与计算》，但已经14年没有在这个领域工作了。我最多的知识来源于3Blue1Brown关于大型语言模型的系列视频。

讨论总结

这个讨论主要围绕QwQ模型如何进行像4692*2这样的计算展开。各种观点从不同角度进行分析，包括模型可能是从学习数据中得到结果、利用神经网络自身的特性进行计算、像人类一样有一些计算技巧等，大家积极分享自己的看法，整体氛围偏向理性的技术交流。

主要观点

  1. 👍 Transformer可进行并行计算且能执行更通用算法的近似特化
    • 支持理由：Transformer架构的特性使其能够进行这样的操作。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 可以通过编写脚本执行来完成模型中的计算
    • 正方观点：如果是LLM可以编写脚本执行计算。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 模型能解未训练的数学题
    • 解释：一些模型能解答未经过专门训练的数学题。
  4. 💡 人类经过心算练习可做4692*2这样的计算，模型能做不足为奇
    • 解释：将人类心算能力和模型计算能力类比。
  5. 💡 计算结果可能源于训练数据集的记忆
    • 解释：模型可能记住了计算结果。

金句与有趣评论

  1. “😂 Transformers can perform parallel computation and execute approximate specializations of more general algorithms.”
    • 亮点：阐述了Transformer的计算特性。
  2. “🤔 如果我是一个大型语言模型（LLM），我会让自己编写一个简单的JS/Python/任何脚本并执行它。”
    • 亮点：提供了一种模型进行计算的新思路。
  3. “👀 Lol wait till you find out they can solve math problems not trained on without a single word other than the answer.”
    • 亮点：强调模型解未训练数学题的能力。
  4. “😉 你可以通过查看Gail Weiss的RASP及相关作品了解Transformer计算模型。”
    • 亮点：为想深入了解的人提供资源。
  5. “💡 它有可能是在训练数据集中记住了4692*2 = 9384这个结果。”
    • 亮点：对模型计算结果来源的一种推测。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，大家都在理性地分析QwQ模型的计算方式。主要分歧点在于模型计算是源于训练数据记忆还是自身神经网络的计算能力，可能的原因是大家对模型内部机制的理解和侧重点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型计算机制研究论文的分享可能会促使更多人深入研究并引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能领域中模型计算能力的理解和优化有潜在影响，有助于开发更高效准确的模型。

详细内容：

标题：关于模型如何进行类似 4692*2 这样的计算的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于模型如何进行类似 4692*2 这样的计算的热门话题引起了大家的广泛关注。原帖中提到在https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview，当向模型提问“4792 * 3972?”时，看到了它将问题分解为更简单的乘法的思考过程，但对于“4792 × 2 = 9584”这样的计算是在学习数据中就存在，还是通过 Transformer 架构的注意力机制实现的，引发了激烈的讨论。该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，Transformers 能够进行并行计算，并在前馈部分执行更通用算法的近似特化，注意力通常用于设置计算，可参考 Gail Weiss 的 RASP 等相关作品。有人认为如果自己是 LLM，会通过编写简单的脚本并执行来进行计算，还有人的系统提示总是要求使用 Python 执行任何数学运算。也有人提出这可能会导致类似“天网”的情况。有人表示 gtp-4o 已经能够在未被要求的情况下做到。有人分享自己的经历，称自己的系统经常出现这样的情况。 有观点认为，如果经过一点心算练习，人类也能在头脑中进行 4792 乘以 2 的计算，对于训练过的模型能做到这点也不奇怪。也有可能是训练数据中存在这样的序列，模型只是记住了，或者是在训练中学习到了某种准乘法运算。有研究者成功训练了 Transformers 来进行这样的运算。有人认为模型部分是因为知道（经过大量特定训练数据的训练），部分是通过学习以某种方式近似乘法的实际算法。还有人指出 LLM 知道加快计算的小规则和技巧，擅长模式匹配。但也有人认为 LLMs 不借助工具无法进行实际计算，类似的情况可能存在于训练数据中。也有人提到关于算盘嵌入的研究能提高数学计算的准确性。

在讨论中，大家对于模型进行计算的方式存在共识，即认为这是多种因素共同作用的结果，包括训练数据、学习到的算法以及模式匹配等。特别有见地的观点是将模型的计算方式与人类进行类比，认为可能有相似之处。

总之，关于模型如何进行这样的计算，讨论呈现出了多样性和复杂性，为我们深入理解这一问题提供了丰富的视角。