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讨论总结

整个讨论围绕着LLMs如何运作展开，主题集中在LLMs对图像的理解、计数任务的处理以及其内部运作机制上。多数观点基于对LLMs能力的分析与探讨，既有对其工作原理的理论推测，也有在实际应用场景中的测试与观察，总体氛围充满探索性和理性分析。

主要观点

  1. 👍 LLMs通过最大化下一个标记的条件概率运作
    • 支持理由：这是LLMs运作的一种基本原理，例如在处理图像相关任务时，根据输入的内容按照条件概率来生成下一个可能的标记。
    • 反对声音：无明显反对声音，但也指出这种方式存在局限性，如在某些情况下即便概率分布有变化，AI非常确定答案时也难以改变。
  2. 🔥 LLMs在图像理解方面存在局限性
    • 正方观点：在实际工作中，LLMs难以用于计算图像中的子特征，RAG虽能解决但成本高；并且在处理图像计数任务时表现不佳，有很多错误情况。
    • 反方观点：多模态LLM与传统计算机视觉注意力图像分类相结合可以对图像进行处理，在某些情况下也能得到较好结果。
  3. 💡 威胁LLMs可能比承诺奖励更能得到较好结果
    • 解释：有研究表明威胁LLMs比承诺奖励在某些情况下更有效，但这种方式存在操作风险，并且可能不符合与用户的“不对用户造成伤害”的对齐要求，也不是长期解决方案。
  4. 👀 LLMs并不真正理解事物
    • 解释：LLMs可能只是概率性地猜出接近正确的答案，并非基于真正的理解，例如在判断图像中手指数量时可能只是根据概率分布得出结果而并非真正理解图像内容。
  5. 🤔 LLMs的首次答案可能不准确
    • 解释：LLMs的首次答案通常是错误或者带有偏见的，往往需要后续提示才能纠正，而很多集成系统只会采用首次答案而不会开启对话交流来获取更准确的答案。

金句与有趣评论

  1. “😂 AI stands for Actually Indians”
    • 亮点：以一种诙谐幽默的方式调侃AI，将其解读为“Actually Indians”，暗示印度在人工智能相关领域的人员或者技术有着一定的影响力或者高参与度。
  2. “🤔 The LLM has passed the Turing test”
    • 亮点：表达了对LLM已经通过图灵测试的看法，这一观点在讨论LLMs能力方面具有一定代表性。
  3. “👀 it just guesses the answer. i bet it has no idea how many fingers are on this picture”
    • 亮点：简洁地指出LLMs可能只是猜测答案，以图片中手指数量为例质疑LLMs对图片内容的理解能力。
  4. “😂 llms are really just people in india typing to you. kinda like amazon and their self checkout stores”
    • 亮点：用一种奇特的类比方式，将LLMs类比为印度人在与用户交互，如同亚马逊的自助结账商店，表达了一种对LLMs运作模式的独特看法。
  5. “🤔 So basically, most of the time when the AI is wrong but close to right, it makes a wild guess probabilistically of the most likely closest answer without any reason to believe it, and that just so happens to be correct most of the time so we consider it "intelligent" and "is actually re - evaluating and observing again to correct itself". But it’s actually just getting lucky.”
    • 亮点：深入剖析了LLMs看似智能的表现背后可能只是基于概率的猜测，并非真正的智能行为。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于对LLMs能力的评估。一部分人认为LLMs虽然存在各种问题如在图像理解、计数等方面表现不佳，但在不断发展且有一定的积极意义；另一部分人则对LLMs的能力持怀疑态度，认为其远未具备推理能力，存在很多局限性。这种分歧可能源于不同的使用场景、对人工智能的期望以及对LLMs技术原理的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于LLMs在不同模态（如结合图像和文本）下的运作机制以及如何提高其准确性的讨论可能会继续深入，特别是在如何利用注意力机制等方面。
  • 潜在影响：如果LLMs在图像理解等方面的能力得到提升，可能会对相关的人工智能应用领域（如自动驾驶、图像识别安防等）产生重大影响；反之，如果其局限性无法有效解决，可能会影响公众对人工智能发展的信心和投资方向。

详细内容：

标题：LLMs 如何处理图像中的手指计数问题？

Reddit 上有一个热门讨论帖“ How do LLMs actually do this?”，探讨了语言模型（LLMs）在处理图像中手指计数这类任务时的表现和机制。该帖获得了大量的关注，众多用户纷纷发表了自己的观点。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 一些用户认为 LLMs 是通过对条件概率的最大化来给出答案。对于图像中的手指计数，模型会根据先前的输入和训练数据形成概率分布，从而给出最初的答案。当被要求“仔细看”时，条件发生变化，概率分布也随之改变，从而可能导致答案的修正。
    • 例如，有用户分享道：“对于 AI，图像同时呈现了两个条件。‘它是一只手，一只手有 5 个手指，因此图像中有 5 个手指’（这会因其训练而得到大力强化），以及‘有 6 个手指’（直接观察）。所以答案的概率分布在回答 5 和 6 个手指时会有峰值，由于 AI 的训练，5 个手指的选项被认为更有可能。所以选择 5 个手指作为答案。”
  • 有人指出目前的推理模型主要在数学、编程和逻辑方面进行训练，在其他领域如手指计数方面的表现仍有待提高。
    • 比如：“标准 LLMs 学习对其训练数据集进行建模。推理 LLMs 学习对您提供给它们的示例问题进行建模。这意味着推理在它们接受训练的问题上效果很好，但在其他问题上仍存在偏差。”
  • 也有观点认为威胁或请求模型以不同方式改变其注意力机制，可能影响回答。
    • 像“有用户表示，最近的研究表明威胁 LLMs 比承诺奖励效果更好。”

讨论中的共识在于认识到当前 LLMs 在图像理解和非传统训练领域的局限性，同时期待通过更多的训练和技术改进来提升其能力。

特别有见地的观点如将 LLMs 与人类的思维方式进行类比，指出其相似性和差异。但也有人认为当前的 LLMs 本质上缺乏真正的推理和意识，只是概率和统计的运算，更多是一种巧合而非智能。

总之，关于 LLMs 如何处理图像中的手指计数问题，Reddit 上的讨论呈现出多元和深入的特点，反映了人们对这一新兴技术的关注和思考。