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帖子仅提供了一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1ixckba.mp4，无具体内容可翻译

讨论总结

主题是让旧版大型语言模型（Llama 2和Gemma 1）进行推理。有人提出自定义工作流程但表示无实际价值却有趣味性，有人分享通用资源且指出其效果因模型而异，还有人对这种做法的效果表示否定，认为模型本身不够智能或者完全无效只是有趣，也有人表达对旧版模型自然语言处理能力的喜爱并希望Meta开源训练数据。整体氛围既有积极认可，也有否定质疑。

主要观点

  1. 👍 存在让Llama 2和Gemma 1推理的自定义工作流程
    • 支持理由：有评论者提到并给出相关代码和聊天记录链接
    • 反对声音：无
  2. 🔥 该工作流程没有实际价值
    • 正方观点：工作流程与现代模型搭配时表现比各自的精华部分差，实际应用会直接用R1精华部分
    • 反方观点：无
  3. 💡 存在一个github资源可用于相关操作
    • 支持理由：评论者分享了github链接
    • 反对声音：无
  4. 💡 让旧语言模型推理效果不好是因为模型本身不够智能
    • 支持理由：旧模型本身特性决定
    • 反对声音：无
  5. 💡 喜爱旧版LLMs的自然语言
    • 支持理由：无
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 very cool”
    • 亮点：以简洁的方式表达对让旧版模型推理事情的积极态度。
  2. “🤔 Obviously no practical value, but the amount of amusement is pretty high.”
    • 亮点：指出自定义工作流程无实际价值但有趣味性。
  3. “👀 For practical applications one would simply use R1 distills directly without such a workflow.”
    • 亮点：解释实际应用中不会使用该工作流程。
  4. “😉 I’d say it’s not effective at all, but quite amusing to watch.”
    • 亮点：强调让旧模型推理无效果但有趣。
  5. “🤓 I love how older llms have a very natural language”
    • 亮点：表达对旧版LLMs自然语言处理能力的喜爱。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极认可（如觉得事情很酷、喜爱旧版模型自然语言等），也有消极否定（如认为这种推理无效果）。主要分歧点在于让旧版大型语言模型推理是否有实际效果。可能的原因是对旧版模型能力的不同认知以及对相关工作流程和资源的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：Harbor Boost在扩展语言模型能力方面的更多探索。
  • 潜在影响：如果Meta开放训练数据源代码，可能会对旧版LLMs的改进和社区发展产生积极推动作用。

详细内容：

标题：让旧版 LLMs（Llama 2 和 Gemma 1）进行推理引发的讨论

在 Reddit 上，一则关于让 Llama 2 和 Gemma 1 进行推理的帖子引起了众多关注。该帖子提供了一个链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1ixckba.mp4 。此帖获得了较高的热度，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在相关的工作流程是否具有实际价值以及其带来的影响。有人指出，通过自定义工作流程来模拟 R1 让 Llama 2 和 Gemma 1 进行推理，虽然没有实际价值，但带来的乐趣很高。有人认为约束常常能催生创造力。还有人表示对于实际应用来说，直接使用 R1 蒸馏会更简单有效，而且这种工作流程在与现代模型搭配时表现更差。

有人称赞这是惊人的更新，迫不及待想要测试。也有人质疑为什么它没有实际价值。还有人觉得非常酷。

有人分享链接 https://github.com/cierru/st-stepped-thinking ，表示它适用于任何模型，在一些模型上有帮助，在一些模型上则毫无作用。

有人认为这种工作流程根本没有效果，只是看着有趣。但也有人认为这展示了 Harbor Boost 的能力，并且它与前端无关，可以作为独立工具扩展 LLMs 的能力。

特别有见地的是，有人喜爱旧版 LLMs 非常自然的语言，并希望 Meta 能开放训练数据。

在这场讨论中，对于该工作流程是否具有实际价值存在明显的争议。支持的一方认为能带来乐趣和一定的展示效果，反对的一方则强调其在实际应用中的低效。而关于旧版 LLMs 语言自然的观点，则为讨论增添了新的视角。

总之，这场关于让旧版 LLMs 进行推理的讨论，充分展现了大家对于技术发展和应用的不同看法和思考。