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AI界对DeepSeek - R1 - Zero感到震惊,这是一个完全跳过监督微调(SFT)、纯粹通过强化学习(RL)学习的模型。与其兄弟模型R1(使用一些SFT数据以保持“人类可读”)不同,R1 - Zero的训练仿照AlphaZero的试错自我对弈。结果呢?其性能令人惊叹(美国数学邀请赛(AIME)数学成绩从15.6%跃升至86.7%),但推理却奇特且无法解释。研究人员观察到它在过程中自主重新检查有缺陷的逻辑,并为更难的问题分配更多计算能力(无需人类指导)这样的“顿悟时刻”。但问题是:它的输出充满混乱的语言混合(例如,中文/英文乱码)和逻辑跳跃,甚至其创造者也无法完全解释。

同时,R1(SFT混合版本)在没有这种混乱的情况下实现了类似的性能,证明人类精选的数据仍然能够驯服这个“野兽”。但代价是什么呢?R1 - Zero的纯RL方法暗示了一种可怕的可能性:优化出超越人类理解的真相的思维。而且其API成本比OpenAI的低50倍,规模化这一模型可能会使超级智能普及化——或者释放出难以解读的黑箱AI。

如果R1 - Zero的“外星逻辑”能解决我们无法解决的问题,可读性是否还重要……或者这就是对齐(alignment)的终结方式吗?

讨论总结

这个讨论是关于R1 - Zero模型的。原帖阐述了R1 - Zero模型独特的训练方式、惊人性能、令人费解的推理过程。评论者们从多个方面展开讨论,包括模型输出奇怪的原因、对其成果的质疑、想要更多关于模型特殊情况的示例、对原帖内容和表述风格的看法等,各种观点交锋,氛围较为热烈且充满争议。

主要观点

  1. 👍 R1 - Zero模型输出奇怪是因为进入符号推理,标记被重新赋予意义
    • 支持理由:作者以人类中俚语或行话现象类比模型的符号推理,解释标记被重新利用表示更深层次概念关系
    • 反对声音:无
  2. 🔥 质疑R1 - Zero的“aha时刻”归属,认为输出中混乱的语言是负面因素
    • 正方观点:可能“aha时刻”来自R1,混乱语言影响模型的可用性
    • 反方观点:R1 - Zero的自我质疑是无外界指导的自主行为,是其独特之处
  3. 💡 认为原帖存在大型语言模型生成的无意义内容
    • 支持理由:原帖某些表述像“llm - generated bullshit”,标点和格式可疑,还回避问题
    • 反对声音:无
  4. 👎 原帖的结论下得过早,距离所讨论情况还有20 - 30年
    • 支持理由:基于对当前人工智能发展速度和现状的判断
    • 反对声音:无
  5. 🤔 对R1 - Zero的“zero”方面存在疑惑,不理解LLM如何像AlphaZero那样从自我对弈中学习
    • 支持理由:AlphaZero的学习方式较明确,R1 - Zero在大型语言模型下的自我对弈学习机制不明
    • 反对声音:无

金句与有趣评论

  1. “😂 The model is auto - regressively generating new tokens and it’s producing greater insights because it has broken through the confines of linguistics and into symbolic reasoning.”
    • 亮点:对R1 - Zero模型输出奇怪现象给出了符号推理的解释
  2. “🤔 An example of “bizarre, uninterpretable reasoning” would be nice.”
    • 亮点:直接表达出想要看到模型奇特推理的示例需求
  3. “👀 我认为那些只是错误。幻觉。没有证据表明它可以解决无法解决的问题或产生任何能推动技术进步或造福人类的天才成果。”
    • 亮点:对R1 - Zero的成果直接否定并表达质疑
  4. “😉 you might be jumping a gun a little here we are still 20 - 30 years away”
    • 亮点:从时间角度反对原帖观点,认为原帖担忧过早
  5. “🤨 Guinness: If this post had 32.7% more bold it would be JAW - DROPPING.”
    • 亮点:调侃原帖表述风格,加粗强调之处过多

情感分析

总体情感倾向是争议性的。主要分歧点在于对R1 - Zero模型的评价,一部分人对其独特性和潜力表示好奇和一定程度的认可,另一部分人则对其成果持怀疑态度,认为原帖存在美化或结论过早等问题。可能的原因是大家对人工智能模型的发展期望、评估标准以及对当前技术的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题:模型的符号推理是否会成为未来人工智能发展的重要方向,以及如何更好地解释模型输出的不可读内容。
  • 潜在影响:如果R1 - Zero模型的发展方向是正确的,可能会对人工智能的推理能力和超人类理解能力产生重大推动,也可能引发对人工智能安全性和可控性的更多担忧。

详细内容:

标题:《关于 R1-Zero 纯强化学习模型的热门讨论》

在 Reddit 上,一个关于 DeepSeek-R1-Zero 模型的话题引起了广泛关注。这个模型完全跳过了有监督的微调(SFT),纯粹通过强化学习(RL)进行训练。其在 AIME 数学测试中的表现惊人,分数从 15.6%跃升至 86.7%,但推理过程却怪异且难以理解,语言输出混杂,逻辑跳跃,让其创造者都难以解释。该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点集中在以下几个方面: 有人认为模型的输出并非真正的突破,只是对现有语言规则的错误运用,类似于幻觉。 也有人指出,模型通过重新定义和利用一些符号及标记,实现了新的推理方式,这种创新类似于人类语言中的俚语和行话的演变。 还有观点认为,虽然模型在某些方面表现出色,但数据和计算能力仍然非常重要,不能忽视。

例如,有用户分享道:“作为一名 GenX 一代,我发现与年轻一代在语言理解和推理方式上存在差异。就像我跟孩子交流时,他使用的一些语言和概念我都难以理解。这就如同 DeepSeek-R1-Zero 模型重新定义了一些符号和标记的含义。” 同时,另一位用户提到:“AlphaZero 探索的是有限的动作空间,如棋类走法,而 R1-Zero 面对的是开放的文本生成,更为复杂但也更灵活。”

在讨论中,存在一些共识,即模型的创新确实引发了思考,但也存在诸多争议,比如其不可解释性和潜在的风险。特别有见地的观点认为,模型的发展可能暗示着一种新的思维模式,但如何确保其与人类的理解和需求相契合,仍是一个关键问题。

总的来说,关于 DeepSeek-R1-Zero 模型的讨论充满了思考和争议,也为人工智能的发展带来了更多的探索和思考方向。