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我想知道为实现这一点（模型总是用正确的英语回答，尽管网络上有很多写得很差且错误的英语），训练是如何进行的。

讨论总结

该讨论围绕模型总是能以正确英语回答，而网络上存在很多书写不佳和错误英语这一主题展开。评论者从多个角度进行分析，如模型训练过程中包含监督微调、数据来源不局限于网络、数据会经过清理和处理等，还有人提到模型自身原理如利用上下文、识别错误内容的系统等方面，总体氛围是积极探索该现象背后的原因。

主要观点

  1. 👍 模型能正确回答得益于上下文的运用
    • 支持理由：LLMs不是简单平均所有文本，会利用上下文引导生成内容，从而能正确回答。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型在SFT期间基于正确英语回应训练
    • 正方观点：这使得模型学到助手不应有拼写或语法错误，从而总是能正确回答。
    • 反方观点：无
  3. 💡 网络英语平均书写正确，所以模型能以正确英语回答
    • 支持理由：认为整体上网络英语的平均水平是正确的，为模型提供了正确的范例。
    • 反对声音：有回复指出可能存在范围限制，如Reddit之外情况不同。
  4. 💡 模型训练涉及Mechanical Turk工人角色扮演聊天
    • 支持理由：这是模型训练的一个环节，有助于模型正确回答。
    • 反对声音：无
  5. 💡 模型训练来源不局限于网络内容
    • 支持理由：像书籍等内容也是模型训练的来源，这些来源的英语书写相对正确。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 LLMs are not just the average of all the text they have seen, they can use context to guide what they generate.”
    • 亮点：强调了大型语言模型不是简单平均文本，而是利用上下文，这是理解模型能正确回答的关键。
  2. “🤔 Because the models were trained on correct english responses during SFT.”
    • 亮点：直接指出了监督微调对模型能正确回答的重要作用。
  3. “👀 Probably because on average The English on the internet is correctly written.”
    • 亮点：从网络英语平均书写正确这个独特角度来解释模型正确回答的原因。
  4. “😂 They are learning, not just memorizing.”
    • 亮点：阐述了模型是学习语法规则而不是单纯记忆，有助于深入理解模型的运行方式。
  5. “🤔 It’s not that hard to clean and correct spelling and grammar.”
    • 亮点：从简单的角度看待数据处理中的拼写和语法纠正，为模型正确回答提供了一种解释。

情感分析

总体情感倾向为积极探索。主要分歧点在于对模型能正确回答的原因有多种不同观点，如有的强调训练过程，有的强调数据本身的情况等。可能的原因是大家从不同的专业背景或思考角度出发，对模型的运行机制有着不同的理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：RLHF机制在模型正确回答英语问题中的具体作用还有待进一步挖掘。
  • 潜在影响：对自然语言处理领域中模型训练优化有着潜在的参考价值，可能促使人们进一步改进模型训练方式以提高准确性。

详细内容：

标题：为何模型总是用正确英语回答，而网络上多有错误英语？

最近，Reddit 上有一个热门讨论引起了大家的关注，题为“ How do the models always answer in correct English when much of the web has badly written and incorrect English?” 这个帖子获得了众多点赞和大量评论。讨论的主要方向是关于语言模型为何能始终给出正确英语的回答，尽管网络上存在大量书写不规范和错误的英语。

在讨论中，主要有以下观点： 有人指出，语言模型能够利用上下文来引导生成内容，并非只是对所见过文本的简单平均。例如，有人说：“作为一名在语言模型研究领域工作多年的专业人员，我深知模型在处理文本时，会充分考虑上下文信息，从而生成更准确、合理的回答。” 也有人提到，数据在处理过程中会被清理和修正错误。比如，有用户分享：“我曾参与过相关的数据处理工作，亲眼见证了如何通过一系列复杂的算法来纠正语法和拼写错误。” 还有人思考如何让模型像普通人在网络上那样说话。有人表示：“这颇具挑战性，因为基础语言模型可能会受限制，而最好的办法是通过合适的提示来引导。” 有人分享个人经历，比如通过让模型写网络评论并给出格式和风格示例来达到目的。 有人认为模型在训练时有正确英语响应的监督，所以默认不会出现错误。

在这些讨论中，大家既有共识也有争议。共识在于都认识到模型的训练和处理数据的方式对其生成正确英语回答起着重要作用。而争议在于对于具体的实现方式和影响因素，大家各抒己见。

总之，关于语言模型为何总能给出正确英语回答这一问题，Reddit 上的讨论丰富多样，为我们提供了多个思考的角度。但这个问题仍有待进一步探讨和研究。