原贴链接

无（仅提供了论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.01992）

讨论总结

这个讨论是基于一篇关于大型语言模型提示范式的图灵完备性的论文展开的。评论者们从多个角度进行探讨，包括图灵完备性与推理能力的关系、智能是否图灵可计算、理论研究与实际相关性、转换器的训练等。讨论过程中有不同观点的碰撞，整体氛围积极且富有深度。

主要观点

  1. 👍 提示范式具有图灵完备性，单个LLM在正确提示下理论上可执行计算机能做的任何任务。
    • 支持理由：论文中的相关证明。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 图灵完备性与LLM的推理能力存在关联，训练方式影响LLM对图灵完备性的利用从而影响推理能力。
    • 正方观点：图灵完备性体现了LLM内在的推理能力基础。
    • 反方观点：图灵完备性与推理能力并无直接关系。
  3. 💡 动物虽非图灵完备但能展示推理能力。
    • 解释：这一观点通过动物的例子来反驳图灵完备性与推理能力必然关联的观点。
  4. 💡 理论性论文中图灵机的无限时间和内存对理论目的有用。
    • 解释：强调其在理论研究中的意义。
  5. 💡 “通用智能”是一个定义不明确的概念。
    • 解释：指出通用智能概念难以界定。

金句与有趣评论

  1. “😂 Prompting is Turing - Complete: The authors prove that there exists a fixed - size Transformer (the core of LLMs) that, when given the right prompt, can compute any computable function.”
    • 亮点：清晰阐述了提示范式的图灵完备性。
  2. “🤔 And the reason why Turing completeness of LLMs is important because it’s proof of their inherent capacity to reason.”
    • 亮点：解释了LLM图灵完备性对推理能力的重要性。
  3. “👀 Turing completeness has absolutely nothing to do with reasoning or anything of that sort.”
    • 亮点：直接反驳图灵完备性与推理的关系。
  4. “😁 Nabushika: I guess the question now is, is intelligence Turing computable?”
    • 亮点：提出关于智能是否图灵可计算的有趣问题。
  5. “🤔 “通用智能”是一个定义不明确的概念。”
    • 亮点：指出通用智能概念的模糊性。

情感分析

总体情感倾向是积极探索性的。主要分歧点在于图灵完备性与推理能力是否有关联以及智能是否图灵可计算等问题。产生分歧的可能原因是不同的知识背景、对概念的不同理解以及看待问题的不同角度。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何定义通用智能可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能相关理论的深入研究以及对大型语言模型能力的进一步理解。

详细内容：

标题：关于语言模型提示的图灵完备性引发的激烈讨论

近日，Reddit 上一篇题为“Ask, and it shall be given: Turing completeness of prompting”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个链接 https://arxiv.org/abs/2411.01992 ，并引发了众多精彩的讨论，吸引了大量点赞和评论。

讨论的核心问题是语言模型提示的图灵完备性及其相关影响。

有人指出，提示具有图灵完备性，意味着存在固定大小的 Transformer，在给定正确提示时能计算任何可计算函数，单个语言模型理论上能执行计算机能做的任何任务。还有人认为，即使模型大小固定，也能通过提示实现与无限资源系统几乎相同的效率。此外，作者使用了思维链提示，让模型生成中间推理步骤以解决复杂问题。

然而，讨论中也存在不同的声音。有人认为图灵完备性与推理等并无直接关联，比如几乎每种编程语言都是图灵完备的，但这并不意味着编译器具有感知能力。还有人指出，动物如章鱼、乌鸦和猴子展现出清晰的推理能力，但并非图灵完备的。有人提出通用智能是一个定义不明确的概念，难以给出客观定义。

有人期待出现“可变提示”，让 AI 决定提示树的哪些部分适用于任务。但也有人认为提示的上下文长度实际上极其有限。

总之，关于语言模型提示的图灵完备性，Reddit 上的讨论热烈而深入，各方观点精彩纷呈，为这一领域的研究提供了丰富的思考和见解。