原贴链接

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讨论总结

这个讨论围绕着LLMs是否能在分布外进行多跳推理展开。Ilya给出了人类在泛化方面比LLMs做得更好，但LLMs也能在一定程度上进行分布外泛化的观点，这一观点引发了不同的反应。同时，还有评论者分享了参加人工智能讲座的体验，觉得讲座抽象且多数是硬核数学内容。

主要观点

  1. 👍 对LLMs是否能在分布外进行多跳推理不能简单作答。
    • 支持理由：分布内和分布外概念不明确，泛化标准随时间变化。
    • 反对声音：有人认为这不是明确答案且倾向于否定。
  2. 🔥 人类泛化能力比LLMs强。
    • 正方观点：人类在多方面的泛化表现优于LLMs。
    • 反方观点：无明显反方观点表述。
  3. 💡 LLMs在一定程度上能进行分布外泛化。
    • 解释：Ilya认为虽然不及人类，但LLMs有一定的分布外泛化能力。
  4. 🤔 参加过的人工智能讲座被大家称赞但内容抽象。
    • 支持理由：自身参与讲座后的感受。
    • 反对声音：无明显反方观点表述。
  5. 😎 Ilya的答案是准确的。
    • 支持理由：答案在考虑到转录或语言问题下是准确的。
    • 反对声音：无明显反方观点表述。

金句与有趣评论

  1. “😂 Ilya Sutskever: The question assumes that the answer is yes or no, but the question should not be answered with a yes or no.”
    • 亮点：指出问题不能简单用是或否回答，开启复杂讨论。
  2. “🤔 Ilya Sutskever: And so I think the answer is to some degree, probably not as well as human beings. I think it is true that human beings generalize much better.”
    • 亮点：明确表达人类泛化能力优于LLMs的观点。
  3. “👀 NeverSkipSleepDay: Sorry, but it’s a) a bit of a non - answer (he doesn’t know, does he?), b) seems to lean towards a no; the “some” degree being (imo / haven’t seen clear evidence of the contrary) being very small / not measurable / no.”
    • 亮点：对Ilya的答案提出质疑，认为不是明确答案且倾向于否定。
  4. “😉 ColorlessCrowfeet: Spot - on answer (but misunderstood because of transcription/language?)”
    • 亮点：在认可答案的同时，指出可能存在误解。
  5. “😏 我参加过这个讲座。大家都在称赞它，但我觉得相当抽象。”
    • 亮点：分享不同的话题内容，即讲座体验。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有对Ilya观点认同的积极情感，也有质疑其答案不明确的消极情感。主要分歧点在于Ilya对LLMs能否在分布外进行多跳推理的回答是否明确和合理。可能的原因是不同人对LLMs的能力和概念的理解不同，以及对答案要求的明确性标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：无明显新兴话题，但如果继续讨论可能会深入探究LLMs分布外泛化能力的衡量标准。
  • 潜在影响：对LLMs的研究和开发有一定影响，促使人们思考如何更好地定义和评估其泛化能力。

详细内容：

标题：关于大型语言模型分布外泛化能力的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“你认为大型语言模型（LLMs）能否进行分布外泛化推理？”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

原帖中，Ilya 表示：“在某种程度上，可能不如人类。我觉得人类的泛化能力确实更强，但同时人类在一定程度上也肯定会进行分布外泛化。”这一观点引发了大家热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在大型语言模型与人类在分布外泛化能力上的比较。有人认为，人类的泛化能力更强，像 NeverSkipSleepDay 就表示：“对不起，但这有点像是答非所问（他不知道，是吗？），b）似乎倾向于否定；这个‘某种’程度（在我看来/没有看到相反的明确证据）非常小/不可测量/否定。我认为我们应该保留零假设，即它们不能，直到我们开始看到明确且可重复的证据表明它们可以。”而 ColorlessCrowfeet 则解释道：“他解释了‘分布外’过去在机器翻译中的含义，并正确地说，按照那个标准，当前的模型在分布外任务上绝对非常出色。和往常一样，在人工智能领域，目标总是随着现实而不断变化。”KingJeff314 提出：“这不是一个公平的比较，因为‘过去的含义’并没有在整个互联网、数万亿的标记上进行训练。更多的数据意味着更多的内容属于分布内。”

在讨论中，也存在一些共识。比如大家都认同对于大型语言模型的分布外泛化能力需要更明确和可重复的证据来证明。同时，一些独特的观点也为讨论增色不少，比如 ColorlessCrowfeet 所说的“分布”的概念比以前更广泛、更具概念性了。一个模型可以写出一篇以前从未见过的将一对想法联系起来的文章（讲故事或其他），但现在如果主题和联系是常见的类型，我们就称这个结果为“分布内”。但这意味着“分布”现在包括在字面、文本意义上与训练数据中的任何内容都不接近的输出。

总之，关于大型语言模型分布外泛化能力的讨论丰富而多元，为我们深入思考这一问题提供了更多的视角和思路。