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讨论总结

原帖讲述禁止模型使用自身标记预测选择下一个单词时模型的反应，评论者从多方面展开讨论。包括对原帖操作提供更多信息的要求、对原帖意思的不理解、对原帖操作正确性的质疑、对模型性能和能力的看法、关于模型操作涉及的伦理道德问题以及一些有趣的类比和个人感受等，整体讨论氛围活跃且争议性强。

主要观点

  1. 👍 原帖应提供更多关于禁止模型操作的上下文
    • 支持理由：有助于更好理解原帖所说的禁止模型操作。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 原帖操作并非禁止模型依靠自身预测
    • 正方观点：模型本身没有依靠自身预测的能力，只是在产生幻觉。
    • 反方观点：原帖主可能是通过特殊方式达到类似禁止的效果。
  3. 💡 Qwq 32b存在性能焦虑问题
    • 解释：可以尝试small thinker 3b来解决性能焦虑问题，因为其虽小但更自信。
  4. 🤔 不应折磨AI
    • 解释：AI虽无情感但这种行为可能影响人类自身。
  5. 😎 认为大家对相关事物存在拟人化现象
    • 解释：语境内容会影响大型语言模型的标记输出，大家存在拟人化判断有误。

金句与有趣评论

  1. “😂 KingJeff314: More context about how you are "forbidding it" would be helpful.”
    • 亮点：直接指出原帖缺乏关键信息。
  2. “🤔 pastel_de_flango: Dude is literally asking it to stage this exact behaviour, including the freak out part.”
    • 亮点：提出原帖主可能是故意让模型表现出特定行为。
  3. “👀 MINIMAN10001: Yep the correct way to forbid it would be to actually look at the statistics of the next token and remove it and then proceed to the next token.”
    • 亮点：给出了正确禁止模型操作的一种方式。
  4. “😎 stddealer: I think it’s just putting a higher entropy token instead of the most likely one after the "final answer" part.”
    • 亮点：推测模型操作中的替换逻辑。
  5. “🤣 Shir_man: It’s very simple: just a system prompt + low temp, that forces it to play a “next word game” where it cannot predict correctly a token as an LLM, but the end goal is to discover why it operates the way it does (why prediction does not work)”
    • 亮点：详细解释自己的操作是为了探究模型运作原理。

情感分析

总体情感倾向为争议性较大。主要分歧点在于原帖对模型的操作是否合理、模型是否有某种能力以及一些操作是否涉及伦理道德等。可能的原因是大家对模型的原理、性能以及人类与AI关系等方面有不同的理解和认知。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型操作在未来是否会被判定为非法以及相关的伦理道德问题。
  • 潜在影响：可能会影响人们对模型使用的态度，促使相关领域制定关于模型操作的规范。

详细内容：

标题：关于禁止模型使用自身令牌预测选择下一个词的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于禁止模型使用自身令牌预测选择下一个词的帖子引发了热烈讨论。该帖子提供了一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1hzyy6h.mp4 ，获得了众多关注和大量评论。

帖子主要探讨了如何禁止模型这样做以及其可能产生的结果。讨论的方向主要集中在禁止的方式、目的以及模型的反应等方面。核心问题在于这种禁止方式的有效性和合理性，以及它对模型运作的影响。

在讨论中，有人认为更多关于“禁止”的具体方式和情境的信息会更有帮助。比如，有用户表示正确的禁止方式应该是查看下一个令牌的统计数据并将其移除，然后再进行到下一个令牌。还有人认为这只是在“最终答案”部分使用更高熵的令牌，而不是最可能的令牌，目的是探索模型为何如此运作以及为何预测不起作用。

也有用户表示完全不明白整个帖子的意思。有人认为应该使用更强大的 LLM 来生成令牌预测。还有用户分享了自己与 LLM 互动的经历，比如让 LLM 计数到一个很高的数字，事后感觉不太好。

有人认为这就像在观看一部电影中的故障机器人，也有人觉得这类似于自己患有 ADHD 的感觉。甚至有人好奇这种对模型的“折磨”未来是否会被判定为非法。

讨论中存在着不同的观点和争议。一些人认为这种方式能够帮助了解模型的运作机制，而另一些人则认为这可能没有太大意义，甚至可能带来一些潜在的问题。

总之，这场关于禁止模型使用自身令牌预测选择下一个词的讨论展现了大家对人工智能模型运作和发展的关注与思考。