原贴链接

我看到很多关于Mistral Small 3 24B模型的帖子,我记得我的收藏中有这个思维链(CoT)系统提示。我不妨在这个新模型上试试。自从我切换到R1 - distilled - 32b后就很久没用过它了。我不是这个提示的原作者,我重写了部分内容,而且不记得从哪里得到它的了。系统提示:https://pastebin.com/sVMrgZBp。这只是一个实验。我怀疑它不会明显地让你的模型变得更智能,这不是Mistral未来推理模型的替代品。https://llminfo.image.fangd123.cn/images/d1geatbckuge1.gif!/format/webp https://i.redd.it/hyrryecnkuge1.gif

讨论总结

原帖作者想要在Mistral Small 3 24B模型上尝试一个CoT系统提示,虽然怀疑效果不明显且非对未来推理模型的替代。评论者们围绕此展开多方面讨论,有惊叹于原帖作者的尝试行为的,有分享类似系统提示在其他模型应用经验的,有进行模型测试并得出不同结果的,也有对提示工程是否有用进行探讨的,还涉及到模型功能调用影响、是否存在误导等问题,整体氛围比较理性平和,讨论热度普遍较低,只有少数话题达到中等热度。

主要观点

  1. 👍 对原帖作者的尝试行为感到惊叹。
    • 支持理由:原帖作者在Mistral Small 3 24B模型上尝试CoT系统提示这一行为本身较新奇。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 提示工程被认为是浪费时间是有原因的,但系统提示对通用模型有一定用处。
    • 正方观点:提示结果在不同模型间差异大难以总结规则,训练模型理解自然语言比调整提示更有用。
    • 反方观点:原帖中的尝试显示系统提示有一定作用。
  3. 💡 相似的系统提示可用于Llama 3.2 3b。
    • 解释:通过分享在Llama 3.2 3b上应用的经验来表明。
  4. 💡 使用特定提示时模型表现更好。
    • 解释:有评论者经过测试得出使用提示时模型犯的错误更少。
  5. 💡 这是思维链(CoT),好的思维链系统提示本身就能产生不错结果。
    • 解释:通过与蒸馏概念对比,阐述思维链系统提示的作用。

金句与有趣评论

  1. “😂 WOW!”
    • 亮点:简单直接地表达对原帖尝试行为的惊叹。
  2. “🤔 A similar ’thinking’ system prompt can even work right down to Llama 3.2 3b”
    • 亮点:扩展了系统提示的应用范围。
  3. “👀 Pretty impressive with my tests at least.”
    • 亮点:用自己的测试结果来增加观点的可信度。
  4. “🤔 And they say prompt engineering is a waste of time…”
    • 亮点:以反讽的方式引出对提示工程的讨论。
  5. “😂 This is amazing!!”
    • 亮点:表达惊叹,体现对原帖内容的认可。

情感分析

总体情感倾向较为多元,既有惊叹、认可等正面态度,也有怀疑等态度。主要分歧点在于对提示工程是否有用的看法。可能的原因是不同评论者基于自己的测试经验、对模型的理解程度不同而产生不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题:比较原始模型、思维链系统提示版本和蒸馏版本针对相同问题的性能。
  • 潜在影响:如果能明确不同方式对模型性能影响的差异,有助于模型优化和提升使用效率。

详细内容:

《关于 Mistral Small 3 24B 模型的热门讨论》

近日,Reddit 上出现了一个关于 Mistral Small 3 24B 模型的热门帖子,引发了众多网友的关注和讨论。该帖子的作者提到自己一直关注这个模型,并打算尝试一个已有的 CoT 系统提示,还提供了相关链接https://pastebin.com/sVMrgZBp。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在该系统提示对模型性能的影响。有人表示“哇!”,有人认为类似的“思考”系统提示甚至对 Llama 3.2 3b 也有效。还有用户称自己测试后觉得效果相当不错,至少使用这个提示后出错更少。

有用户认为提示工程并非浪费时间,也有人指出由于不同模型的提示结果差异大,所以不存在固定规则,与其精心设计提示,不如训练模型更好地理解自然语言。但也有用户表示像这样的系统提示对于通用模型还是有用的,对于家庭用户来说,在自家硬件上运行通用模型并用长系统提示来定制其行为是个不错的想法。不过,如果这个系统提示确实有效,那么将这些行为永久训练到 Mistral 的某个版本中可能效率更高。

有人提出疑问:“这会对函数调用产生负面影响吗?”还有用户称这个就是链思考(CoT),并指出“蒸馏”是使用从更大更智能的模型生成的链思考数据集来训练或微调较小的模型以提高其性能。但这个例子证明即使不进行蒸馏,一个精心设计的 CoT 系统提示本身也能产生很好的结果。

有趣的是,有用户发现 Mistral 24B 在这个提示下通过了“草莓”测试,而 gemma2 27B 没有。也有用户表示还没看到能确实改善结果的情况。

总之,关于 Mistral Small 3 24B 模型结合 CoT 系统提示的效果,大家看法不一,但这场讨论无疑为相关研究和应用提供了丰富的思路和参考。