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只有具备强化学习(RL)和思维链(CoT)的大语言模型才能解决这个问题。有人能在他们本地的蒸馏R1模型上尝试一下吗? 37#21 = 928 77#44 = 3993 123#17 = 14840 71#6 = ?

讨论总结

原帖提出只有具备强化学习(RL)和思维链(CoT)的大型语言模型(LLM)才能解决某些式子计算的问题,并询问是否有人用本地蒸馏R1模型尝试。评论者们围绕这个主题展开讨论,分享了各自使用不同模型(如DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 14B、deepseek - r1:1.5b、Athene - V2 - Chat - IQ4_XS.gguf、ollama运行deepseek - r1:14b、Qwen 32B Distill Q4、32B等)解决问题的情况,包括解题思路、是否成功、花费的时间、遇到的问题(如图片连接错误)以及对某些模型的评价(如推荐Reka模型并指出其非开源)。讨论热度较低,整体较为平和。

主要观点

  1. 👍 部分模型可解决原帖中的式子计算问题
    • 支持理由:多个评论者使用不同模型(如DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 14B、Qwen 32B Distill Q4等)成功解决了问题并分享了结果。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 可通过分析等式找出运算规律来解题
    • 正方观点:多位评论者(如使用Athene - V2 - Chat - IQ4_XS.gguf的评论者)通过分析示例等式得出规律并成功计算出结果,证明此方法可行。
    • 反方观点:无。
  3. 💡 一些模型解决问题时的“思考”部分值得关注
    • 解释:像使用ollama运行deepseek - r1:14b模型的评论者提到这个模型“思考”部分很有趣值得跟进。
  4. 👀 存在未使用原帖要求的模型但解决问题的情况
    • 解释:如Athene无需特殊提示就能解决问题,而原帖要求用R1蒸馏模型。
  5. 🤔 不同模型解决问题花费的时间不同
    • 解释:32B虽然首次尝试解决问题,但花费了数分钟思考时间。

金句与有趣评论

  1. “😂 [Foxiya:[图片描述: Error processing image: Connection error.]]”
    • 亮点:指出了在处理过程中遇到的图片连接错误这一技术问题。
  2. “🤔 [Reasonable - Climate66:is it possible to increase thinking loop? i think some model just need to increase CoT loop.]”
    • 亮点:针对LLM相关任务提出了可能的改进方向,即增加思考循环。
  3. “👀 [我的DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 14B在第二次尝试时就得到了答案。]”
    • 亮点:表明了特定模型解决问题的尝试次数。
  4. “💡 [基于这些观察,似乎对于任何两个数字a和b,a#b的运算为(a - b)乘以(a + b)。这可以用平方差公式表示:(a - b)(a + b) = a² - b²。]”
    • 亮点:清晰地阐述了等式中的运算规律。
  5. “😎 [Even if it’s bruteforcing the solution it’s still impressive]”
    • 亮点:对即便可能是暴力破解得到的答案也给予肯定。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点较少,大家更多是在分享各自的模型测试情况和解题思路。可能的原因是这是一个比较技术向的话题,大家专注于问题的解决和相关技术的交流,没有太多涉及情感性的争论。

趋势与预测

  • 新兴话题:对模型解决问题时“思考”部分的深入探究可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响:有助于对不同LLM模型性能的评估和改进,在人工智能相关的研究和应用领域可能会促使更多人关注模型的思考机制以及如何优化解决特定问题的能力。

详细内容:

标题:关于特定数学模式求解的热门讨论

近日,Reddit 上出现了一个引人关注的帖子,题为“Not all LLM can solve this”。帖子提出了一道数学题:“Only an LLM with RL and CoT can solve this. Can someone try this with their local distilled R1 model? 37#21=928 77#44=3993 123#17=14840 71#6=?”,该帖子获得了众多的关注和讨论,点赞数和评论数众多。主要的讨论方向集中在如何找出这组数学运算的规律并求解最后的问题。

讨论焦点与观点分析: 有人认为可以通过增加思考回路来解决问题。有用户分享了自己的见解,如 junior600 经过分析指出,对于任何两个数字 a 和 b,该运算 a#b 可能遵循 (a - b)乘以(a + b)的模式,即 a² - b²。按照这个规律,71#6 就等于 (71 - 6)乘以(71 + 6),结果为 5005。alexey1996 则通过计算每个数字的平方并相减,得出 71#6 的结果为 5005。Ulterior-Motive_ 也通过分析前面给出的等式,总结出规律为 a # b = (a + b) * (a - b),并据此算出 71 # 6 的结果是 5005。还有用户表示,即使是通过暴力破解得出答案也令人印象深刻。不过,也有用户如 Red_Redditor_Reddit 称自己从未见过这样用“#”来表述数学的情况。

在这场讨论中,大家对于找出规律并求解问题的方法存在不同观点,但也形成了一定的共识,那就是通过分析已有等式的规律来解决问题的思路是可行的。一些特别有见地的观点,如详细的规律分析和不同的计算方法,丰富了讨论的内容。