原贴链接

在r/LocalLLaMA有一些帖子称人们正在尝试进行更长时间的思考。但也许更长的思考标记并不一定意味着更好或更准确的答案。还附上了一些相关的链接,如论文链接https://arxiv.org/pdf/2501.18585,以及一些reddit帖子和github项目的链接。另外,发帖者表明自己不是论文的作者。

讨论总结

该讨论源于一篇关于长思考标记可能不是最佳方式的论文。原帖提到在相关社区有人尝试让模型有更长思考,但这不一定意味着更好或更准确答案,并给出了一些相关的链接。评论者们从不同角度进行讨论,如对思考过程本身是否有助于结果、以自身经验谈模型过度思考的表现、对当前LLM思考方式的质疑、思考标记与提示的关系以及分享特定模型使用中思考标记带来的问题等。

主要观点

  1. 👍 理解思考是解决问题一部分,LLM有思考过程有助于推理问题
    • 支持理由:逻辑上思考是解决问题的环节,对LLM推理问题应有帮助
    • 反对声音:思考过程很多时候对结果似乎没帮助
  2. 🔥 较长思考标记好坏取决于提示
    • 正方观点:不同提示下模型表现不同,如模型测试中的情况
    • 反方观点:无明显反方观点表述
  3. 💡 以DeepSeek - R1为例说明过度思考的表现
    • 解释:IrisColt以DeepSeek - R1在过度思考时会自我怀疑来支撑原帖观点
  4. 💡 质疑当前LLM思考方式为最终形式
    • 解释:Yellow - Jay认为下一代LLM可能会有新的思考方式
  5. 💡 使用ollama的蒸馏模型时,思考过程会让模型困惑
    • 解释:CorruptCobalion根据使用体验指出该模型思考过程中的问题

金句与有趣评论

  1. “😂 我不太确定思考这一方面的情况。”
    • 亮点:表达了对思考这一概念在LLM中情况的不确定态度
  2. “🤔 感觉看到思考过程只是为了让人们感觉有更智能的事情在发生。”
    • 亮点:对思考过程的作用提出了一种不同的看法
  3. “👀 My anecdotal evidence is that when DeepSeek - R1 overthinks, it tends to second - guess itself.”
    • 亮点:用实例阐述了模型过度思考的表现
  4. “😉 我难以想象当前的思考方式会是LLM - 思考的最终形式。”
    • 亮点:对当前LLM思考方式的前瞻性思考
  5. “🙄 从我使用ollama的蒸馏模型的情况来看,至少思考过程似乎只会让它们感到困惑,而且它们有时似乎完全忘记了自己该做什么。”
    • 亮点:具体指出了某模型在思考过程中的不良现象

情感分析

总体情感倾向比较中立理性,主要分歧点在于思考过程对LLM结果的影响。可能的原因是大家从不同的使用体验、模型表现以及理论分析角度出发,缺乏足够的案例或数据来形成统一的结论。

趋势与预测

  • 新兴话题:下一代LLM的思考方式。
  • 潜在影响:如果对LLM思考方式有新的理解和改进,可能会提高模型的性能,影响人工智能相关领域的发展方向。

详细内容:

标题:关于更长思考令牌并非最佳方式的热门讨论

在 Reddit 的相关板块中,有一篇题为“Longer thinking token might not be a best way. Paper: Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs”的帖子引起了广泛关注。此帖提到在 r/LocalLLaMA 中有多人尝试让模型有更长的思考,但更长的思考令牌未必能带来更准确的答案,并附上了多个相关链接。

该帖引发了热烈的讨论,主要观点如下:

有人表示不太确定思考方面的情况,认为虽然思考对于解决问题有帮助,但很多时候其在响应方面并无帮助,甚至质疑思考过程是否真能改善结果,还是只是因为新模型有更新的训练。

有人认为思考应尽可能短,关键是要让模型在思考中尽可能快地推进。还有人提出训练应优先让模型尽快得出答案,减少思考标签之间无用的令牌,这样能提高准确性并降低计算成本。

有人分享自己的经验,称当 DeepSeek - R1 过度思考时,它往往会自我怀疑。

有人认为当前 LLM 的思考方式不会是最终形式,比如下一代 LLM 可能在注意力模块中进行思考,而无需用人类语言输出思考过程。

有人指出思考效果可能取决于提示,并通过基准测试发现 LLM 往往分析不够深入。

有人表示使用 Ollama 的蒸馏模型时,思考会让模型困惑,甚至有时会忘记要做的事,可能是模型或量化的问题。

有人分享自己使用特定模型的良好经验,也有人询问具体使用的蒸馏模型。

这场讨论的核心争议点在于:更长的思考令牌是否真能提升 LLM 的性能,以及怎样的思考方式和训练方法才是最有效的。目前的共识是思考方式和效果需要综合多种因素考量,并非单纯的延长思考时间就能解决问题。特别有见地的观点如下一代 LLM 可能在内部机制而非语言输出上进行思考,丰富了对未来 LLM 发展方向的探讨。