原贴链接

仅提供了一个论文链接https://arxiv.org/abs/2501.06252，无更多可翻译内容

讨论总结

主题围绕“Transformer^2: Self - adaptive LLMs”展开。主要观点涉及算法自动创建向量库且即时叠加会占用存储，LLM常伴存储占用问题，提出模型构建的创新设想，传统微调方法的不足以及“\\\\implname”框架的优势等。整体氛围积极探索，大家从不同角度探讨该研究的各方面内容。

主要观点

  1. 👍 算法自动创建向量库并即时叠加到现有库上
    • 支持理由：论文相关内容及评论者的解读。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 传统微调方法处理多样任务时存在计算密集和静态的问题
    • 正方观点：在处理不同任务时传统方法表现出这些弊端。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 “\\\\implname”框架比LoRA等方法参数少且效率高
    • 支持理由：论文表明其在不同架构和模态下通用性强，且有更高效率。
    • 反对声音：无。
  4. 😎 认为AGI概念是荒谬的，大型语言模型只是下一个标记的模式识别
    • 支持理由：大型语言模型缺乏原创性的表现。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 在标记生成前添加特定永久层的设想
    • 支持理由：探索新的模型构建方式。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 \\\\implname Is All You Need!”
    • 亮点：以一种幽默的方式调侃论文中的“\\\\implname”部分。
  2. “🤔 It sounds like this algorithm automatically creates a series of vector libraries trained on specific tasks, and can overlay those on the existing library on the fly.”
    • 亮点：清晰描述算法特性。
  3. “👀 Our method outperforms ubiquitous approaches such as LoRA, with fewer parameters and greater efficiency.”
    • 亮点：强调新方法的优势。
  4. “😏 The idea of having AGI feels like its bs because LLMs are just pattern recognition of next tokens. LLMs feel like they are not original at all.”
    • 亮点：表达对AGI概念的独特看法。
  5. “💡 I mean I’ve been thinking what if you added a permanent layer right before token generation that was fundamentally flawed in a way that caused it to change as it took in info.”
    • 亮点：提出创新的模型构建设想。

情感分析

总体情感倾向积极，大家积极探讨“Transformer^2: Self - adaptive LLMs”相关内容。主要分歧点较少，只是在对AGI概念上有不同看法，可能原因是大家对人工智能发展方向和大型语言模型本质理解的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会出现更多关于大型语言模型无原创性以及AGI概念争议的讨论。
  • 潜在影响：对大型语言模型发展方向的探讨可能影响相关研究方向和人们对人工智能发展的预期。

详细内容：

标题：Transformer^2：自适应性大型语言模型引发的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Transformer^2: Self-adaptive LLMs”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了链接 https://arxiv.org/abs/2501.06252 ，获得了众多点赞和评论。帖子引发了对这一新型语言模型的热烈讨论。

有人认为该算法会自动创建一系列针对特定任务训练的向量库，并能即时覆盖现有库，虽然听起来存储空间需求大，但能让一个大型语言模型（LLM）像多个专家模型一样即时修改。也有人表示 LLM 本身就存在存储空间需求大的问题。

有人提出在令牌生成前添加一个有根本缺陷的永久层，并仅训练顶层，以迫使顶层学习如何与不断变化的层交互。还有人觉得“\implname”部分很有趣。

有人询问是否发布了代码，并得到回复称在 https://github.com/SakanaAI/self -adaptive-llms 可以找到。

有人认为这非常有趣，是在线学习的一小步，今年晚些时候可能会有大进展，其热度会像 GPT3 时代一样。

有人思考了 O1 可能的工作方式，比如 OpenAI 可能有一个根据人们搜索趋势不断更新的巨大向量数据库，测试时的计算就像多步骤的语义搜索。同时也有人认为 LLMs 只是下一个令牌的模式识别，感觉不是原创的。但有人指出这种感觉和实际情况是两回事，还有人表示即便不是完全原创，也比那些过度拟人化的言论更有新意。

这场讨论的核心问题在于对这一新模型的理解和评价，以及其在存储空间、创新性和实际应用等方面的争议。大家各抒己见，为这一话题的探讨提供了丰富的视角。