原贴链接

仅提供了论文链接https://arxiv.org/abs/2502.03387，无具体内容可翻译

讨论总结

这是一个关于论文《LIMO: Less is More for Reasoning》的讨论。评论者们从不同角度对论文进行分析，包括对论文中的参数表示好奇，提及与之前现象的联系，有人认可研究成果，也有人指出研究集中在数学推理方面对多数人意义不大，还有对模型训练方式、样本选取等提出自己的看法。

主要观点

  1. 👍 对论文中特定参数下的训练效果表示好奇，提及这种训练情况与去年“grokking”现象可能存在联系
    • 支持理由：论文中“num_train_epochs: 15”这一参数引发联想
    • 反对声音：无
  2. 🔥 多数人不需要数学推理相关研究成果，希望有采用类似方法专注于编码的模型
    • 正方观点：数学推理只对部分人有用，编码对大众更有实际意义
    • 反方观点：无
  3. 💡 研究的模型是在基础问题全面训练后用少量复杂样本多次训练，与通常认为AI会只记忆少量训练样本而不能泛化的观点不同
    • 支持理由：论文中的研究成果表明如此
    • 反对声音：无
  4. 🤔 AI公司在有少量样本就能得到类似结果的情况下仍使用大量SFT样本
    • 支持理由：LIMA少量样本有类似结果但AI公司仍使用大量样本
    • 反对声音：无
  5. 😎 论文声称小样本集可近似SOTA模型推理能力但无准确性比较结果，评论者认为这类似一种提炼操作
    • 支持理由：样本选取方式和与其他模型对比情况显示如此
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Interesting. I wonder if few examples for 15 epochs also does something akin to what was called "grokking" last year, but for "reasoning" now.”
    • 亮点：对论文中的参数联想到之前的现象，体现对研究的深入思考
  2. “🤔 One gripe I have will all of this is that it’s math. Sure, math reasoning is useful to some people, but for vast majority of them, it’s just not needed at all.”
    • 亮点：提出对研究方向实用性的不同看法
  3. “👀 Thank you for making the model and the dataset public!”
    • 亮点：表达对研究公开性的感谢
  4. “😉 If I understand correctly, they take a model that has been fully trained on basic problems, and then train it several times with a small number of complex samples.”
    • 亮点：对论文研究的模型训练方式进行解读
  5. “🧐 Makes sense, otherwise how can human mathematicians be good without doing 100,000 problems.”
    • 亮点：从人类数学家的角度类比研究中的“少即是多”

情感分析

总体情感倾向是中性偏积极的。多数评论者是理性地在探讨论文相关内容，有对研究成果表示认可感谢的积极态度，也有对研究方向、研究中的数据处理等提出质疑或不同看法，但并没有激烈的争执。主要分歧点在于研究成果对大众的实用性以及研究中的样本处理是否合理，原因是不同评论者从不同的专业背景和关注点出发看待论文内容。

趋势与预测

  • 新兴话题：在模型训练中如何更好地利用少量样本达到良好效果的进一步探索。
  • 潜在影响：可能会促使AI研究在样本使用效率方面进行改进，也可能影响相关研究在实际应用中的方向选择。

详细内容：

标题：关于 LIMO 模型在推理方面的新发现引发 Reddit 热议

最近，Reddit 上关于一篇题为“[2502.03387] LIMO: Less is More for Reasoning”的研究引发了热烈讨论。该帖子包含了相关链接 https://arxiv.org/abs/2502.03387 ，获得了众多关注，评论数众多。讨论主要围绕 LIMO 模型仅用少量样本就能实现出色的数学推理能力这一成果展开。

在讨论中，观点纷呈。有人认为 15 个训练周期搭配少量样本的方式有趣，让人好奇是否类似于去年所说的“grokking”，但如今应用于“推理”。还有用户指出，在之前的相关论文中，作者发现尽管有明显的过拟合，但更多的训练周期能提高输出质量，所以此次可能采取了相同策略。而且在样本数量少的情况下，让模型可靠地学习任务是很有必要的。

有人提到这种使用小数据集和多个训练周期的方式很有意思，类似于其他看到在小数据集上通过多达 30 个训练周期产生积极效果的研究。还有人分享了相关论文链接：The Hyperfitting Phenomenon: Sharpening and Stabilizing LLMs for Open - Ended Text Generation，认为这个结果很奇特，或许可以在家中复制。

有用户认为像每天参加讲座并完成 10 - 30 道数学题这种方式对人类大脑学习数学有效，所以这不是数据的问题，而是学习策略的问题。也有人将其与之前的模型进行比较，认为可以用类似方法开发专注于编码的模型。

有人指出数学推理所需的逻辑可能会推广到其他推理问题，学习逻辑通常是有用的。但也有人认为针对编码问题进行专门训练，会比在数学问题上进行强化学习/监督微调更能推广到编码领域。

同时，也存在一些质疑的声音。比如有人认为虽然该模型在数学推理方面表现出色，但对于大多数人来说，数学推理并非必需。还有人表示虽然模型和数据集被公开值得称赞，但对研究成果持保留态度，认为这更像是一种提炼。

总的来说，这次讨论呈现出观点的多样性，既有人对 LIMO 模型的成果表示赞赏和期待，也有人对其实际应用和效果提出了疑问和担忧。 但无论如何，这次讨论都为相关领域的研究和发展提供了更多的思考方向。