原贴链接

大家好！最近我对符号人工智能以及提升推理和多维思维的潜力非常着迷。于是我决定尝试训练一个模型来使用我称之为“符号代码逻辑流（Glyph Code Logic Flow）”的框架。本质上，这是一种使用演绎符号逻辑的结构化推理方法。可以在此处（https://github.com/severian42/Computational - Model - for - Symbolic - Representations/tree/main）了解更多相关信息。我首先尝试训练Deepeek R1 - Qwen - 14和QWQ - 32，但它们预训练的推理数据似乎与我的方法存在冲突，考虑到不同的概念和分解问题的方式，这是合理的。我选择了Mistral - Small - 24b来查看结果，在我的Mac M2 128GB上以4位的MLX - Dora纯训练（每天24小时）7天后。这个模型总共在我的自定义GCLF数据集中约2700万个标记上进行了训练（每个示例约3万个标记，共有4500个示例）。我仍然需要整理文档和代码库，因为我将在本周末发布它，但我想先快速分享一个预览，因为这个结果出乎意料地很棒。https://reddit.com/link/1ikn5fg/video/9h2mgdg02xhe1/player

讨论总结

原帖作者分享了自己训练Glyphstral - 24b模型的过程，采用名为“Glyph Code Logic Flow”的框架，基于Mistral - Small - 24b进行训练。评论者们反应多样，很多人表达了对尝试模型的期待，还有不少提问关于模型的测试、基准、与其他方法的差异等，也有分享经验、寻求资源、推荐相关内容的，整体氛围积极向上，大家对这个新模型充满好奇。

主要观点

  1. 👍 原帖的想法很棒
    • 支持理由：与传统思维相比更专业、使用标记少且对熟悉符号的用户更易理解
    • 反对声音：无
  2. 🔥 原帖若可行会比传统思维有优势
    • 正方观点：从训练方式和可能的效果来看更具专业性等优势
    • 反方观点：无
  3. 💡 不同模型对相同提示回答结果有差异
    • 解释：评论者分享了不同模型（如Mistral Small 3、Grok 2等）对特定提示的回答情况有对有错
  4. 💡 原帖作者的方向可能是正确的
    • 解释：从原帖中训练模型的架构和方式等方面推测其方向正确
  5. 💡 推理模型应基于图结构且应处于特定架构阶段
    • 解释：评论者根据自己的经验和理解提出的对推理模型结构的看法

金句与有趣评论

  1. “😂 Awesome, fantastic idea.”
    • 亮点：简洁直接地表达对原帖想法的赞赏
  2. “🤔 If it works it looks massively better than typical "wait.." thinking: more professional, uses less tokens and easier to understand to a familiar with symbolics user.”
    • 亮点：具体阐述了原帖想法若可行的优势之处
  3. “👀 Ive been doing this for a minute with prompts (thanks to an nlp book introducing me to first order logic).”
    • 亮点：分享了自己做类似事情的经验来源

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少，大家基本都对新模型持期待态度，或积极提问、分享经验等。可能的原因是原帖提出的符号演绎推理模型是一个新的尝试，大家对新事物充满好奇并且希望它能带来新的突破。

趋势与预测

  • 新兴话题：原帖模型具体如何进行测试以及表现如何可能会成为后续讨论的话题。
  • 潜在影响：如果该模型成功，可能会对符号推理相关领域产生积极影响，促使更多人关注并研究符号AI在模型训练中的应用。

详细内容：

标题：《Glyphstral-24b：新型符号演绎推理模型引发Reddit热议》

最近，Reddit上出现了一个关于新型符号演绎推理模型Glyphstral-24b的热门讨论帖子，引起了众多网友的关注。该帖子目前获得了一定的热度，评论数量也在不断增加。

原帖作者分享了自己在符号AI领域的探索，介绍了其训练模型的方法和过程，还提到了相关的链接https://github.com/severian42/Computational-Model-for-Symbolic-Representations/tree/main，并表示将于本周末发布相关内容。

这个帖子引发了一系列的讨论，核心问题包括模型的效果、与其他类似模型的比较、学习资源的获取以及模型的潜在应用等。

有人称赞这是个很棒的想法，称如果成功，将比典型的推理方式更专业、使用更少的令牌且更易于理解。有人指出谷歌的实验推理模型结构更严谨，而OP的符号框架可能会取代现有方法，也有人表示期待尝试，并询问是否有基准测试。

有用户分享道：“我之前尝试过为这种符号推理提示工程师较小的模型，但没有提高输出质量。”

还有用户提到：“谷歌的很有趣，他们有一系列后续问题来创建训练数据，但使用其API有诸多限制。”

有人表示自己在寻找学习符号AI的资源方面存在困难。

也有人建议作者寻找特定的论文来进行更好的测试，以评估模型在常识推理方面的能力。

还有用户提到了Aymara语言在处理不确定性等方面的优势，认为可能对该模型有所帮助。

总之，这个帖子展示了Reddit上对于新型符号演绎推理模型的热切关注和深入探讨，大家都期待看到这个模型的进一步发展和应用。