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讨论总结

这个讨论是关于新的基于扩散运行的LLM技术。从技术层面探讨了模型训练、产生幻觉的原因，对比了Transformer和Diffusion模型，还提及了LLaDA的强化学习校准情况。此外，也有关于创意写作应用的展望、对可测试模型的关注，还有一些对标题表述、拉达车驾乘体验等较为边缘的讨论内容，整体氛围是在探索新的LLM技术相关的各种话题。

主要观点

  1. 👍 自动回归不是产生幻觉的唯一原因
    • 支持理由：概率性采样和训练数据本身的问题也会导致幻觉
    • 反对声音：无
  2. 🔥 将Transformer和Diffusion模型架构结合的设想
    • 正方观点：可以先让标记化模型进行初次处理，再让扩散模型迭代
    • 反方观点：有人质疑这种结合方式中扩散模型的作用
  3. 💡 扩散模型在探索和连接概念方面有优势
    • 解释：在创造力方面适合探索和连接不同概念
  4. 💡 新的LLM技术可能有助于创意写作
    • 解释：有评论者提出并得到他人赞同
  5. 💡 LLaDA还未进行强化学习校准且校准很重要
    • 解释：有助于提升性能和与人类意图一致

金句与有趣评论

  1. “😂 Transformer模型: "we can now create pictures" Diffusion模型: "hold my beer"”
    • 亮点：以幽默方式对比两种模型
  2. “🤔 首先，采样通常是概率性的，这意味着任何输出，包括任何幻觉，都有非零的产生概率。”
    • 亮点：指出概率性采样与幻觉产生的关系
  3. “👀 LLaDA has yet to undergo alignment with reinforcement learning (Ouyang et al., 2022; Rafailov et al., 2024), which is crucial for improving its performance and alignment with human intent.”
    • 亮点：明确LLaDA技术现状及强化学习校准的重要性
  4. “😂 I’m not driving around in no lada.”
    • 亮点：表达对拉达车的态度，简洁直白
  5. “🤔 Interesting results. Seems like they basically just predict all tokens at once, then have a secondary process to determine the most accurate one.”
    • 亮点：对新技术的标记预测和处理方式进行阐述

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，主要分歧点在于对将Transformer和Diffusion模型架构结合方式的看法，以及对拉达车驾乘体验与驱动方式关系的看法。可能的原因是不同的技术理解和生活经验导致对这些话题的不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型架构结合方式的进一步探索、无序思维链的发展
  • 潜在影响：如果模型架构结合成功或无序思维链发展成熟，可能会对LLM技术的性能提升有很大帮助，在创意写作等应用场景也会有更好的表现。

详细内容：

标题：关于新的 LLM 技术在扩散模型上的热门讨论

最近，Reddit 上一篇题为“New LLM tech running on diffusion just dropped”的帖子引起了广泛关注，该帖子链接为：https://timkellogg.me/blog/2025/02/17/diffusion ，引发了众多网友的热烈讨论，点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 LLM 技术与扩散模型结合所产生的幻觉现象以及其性能表现等方面。有人认为自回归不是产生幻觉的唯一原因，采样的概率性以及训练数据本身的问题都会导致幻觉，并且随着温度升高，幻觉会更频繁。但也有人反驳，指出在温度低于 0.5 时，幻觉的差异并不明显，甚至在 T=0 时幻觉也很高。

有用户分享道：“我已经在专业领域从事 ML 和 AI 系统的构建超过十年（在我三十年的职业生涯中）。认为 AI 在 T=0 时幻觉很高是绝对不正确的。如果你这么认为，可能像大众媒体一样过度简化了幻觉的概念。”

还有用户提出：“Tbh 我仍然不明白为什么两者的架构不是：先让标记化模型进行第一遍并生成一个不错的草案，然后让扩散模型根据需要进行迭代。”

也有观点认为扩散模型在探索和从不同概念中建立联系方面非常出色，而线性思维则擅长修剪和完善特定的事物，最终可能会出现兼具扩散和推理的混合模型。

讨论中也存在一些有趣的观点，比如“Transformer 模型：‘我们现在可以创建图片’，扩散模型：‘看我的’”。

总体而言，对于 LLM 技术在扩散模型上的应用，大家观点各异，但都在积极探讨其可能性和局限性。