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讨论总结

该讨论围绕“New Atom of Thoughts对小模型推理有帮助”这一主题展开。部分评论者对其前景感到乐观，认为有很多优化等待被发现，高质量大型语言模型价格降低有利于实验等；也有部分评论者持怀疑态度，对结果置信区间、测试方法等提出质疑，还有人对其是否违背大型语言模型初衷、是否真的能起作用等表示怀疑。此外，还有关于概念名称、算法实现、基于规则事物的可行性等方面的讨论。整体氛围既有积极探索的一面，也有理性质疑的一面。

主要观点

  1. 👍 存在很多等待被发现的优化/突破
    • 支持理由：新的思想原子这样的成果可能有无限的优化/突破等待被发现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对New Atom of Thoughts的结果置信区间表示怀疑
    • 正方观点：自己测试结果与论文声称有差异，如HellaSwag任务数与分数稳定情况，推测结果置信区间不理想。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为LLM不应是纯逻辑机器
    • 解释：新的思维原子违背了LLM的初衷，LLM应具有抽象能力，用人类语言交流和“思考”。
  4. 💡 基于规则的东西很少成功
    • 解释：世界比规则复杂得多，虽然人们倾向于按规则思考觉得其有吸引力，但实际很少成功。
  5. 💡 AoT与常规方法对比无显著差异
    • 解释：针对Gemini Flash 2、Gemini Pro 2和GPT - 4o mini进行对比测试得出该结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 It is so fascinating how there is just an infinite sea of optimizations/breakthroughs like this that are just sitting there waiting to be discovered lol.”
    • 亮点：表达对新成果无限可能的兴奋与期待。
  2. “🤔 This looks nice, yet I think a few issues with the results and approach should be clarified, to be sure that there’s indeed an improvement and we’re not just looking at a lucky dice throw here:”
    • 亮点：理性地提出对结果和方法应进一步澄清的观点。
  3. “👀 I miss predicates and quantifiers 😭😭😭”
    • 亮点：突然提到想念谓词和量词，在关于人工智能的讨论中比较特别。
  4. “🤔 I tried it against regular Chain of Thoughts on Gemini Flash 2, Gemini Pro 2, and GPT - 4o mini… no significant difference.”
    • 亮点：用实际测试结果来说明观点。
  5. “😉 When we ask an LLM a question, we expect there to be some amount of abstraction which is why we trained them to communicate and "think" using human language instead of 1’s and 0’s.”
    • 亮点：阐述LLM应具备抽象能力的原因。

情感分析

总体情感倾向是较为复杂的，既有积极乐观的一面，也有怀疑质疑的一面。主要分歧点在于对“New Atom of Thoughts”的有效性、对大型语言模型发展方向的理解等方面。可能的原因是不同评论者的知识背景、使用经验、对相关概念的理解以及期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何改进“New Atom of Thoughts”或者其他更有效的帮助小模型推理的方法。
  • 潜在影响：如果类似“New Atom of Thoughts”这样的成果真的有效，可能会推动人工智能领域中小模型推理能力的提升，进而影响人工智能相关应用的发展。

详细内容：

标题：关于“New Atom of Thoughts”在帮助小型模型推理方面的热门讨论

在Reddit上，一篇题为“New Atom of Thoughts looks promising for helping smaller models reason”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在对“New Atom of Thoughts”这一概念的看法，包括其在帮助小型模型推理方面的潜力、与传统方法的比较，以及可能存在的问题等。

文章将要探讨的核心问题是：“New Atom of Thoughts”究竟能否有效提升小型模型的推理能力，以及它所面临的挑战和争议。

在讨论焦点与观点分析方面，有人认为这一概念非常有趣，为模型优化带来了新的可能。例如，有用户分享道：“作为一名在科技领域工作多年的从业者，我亲身经历了技术的不断突破。就像现在的‘New Atom of Thoughts’，它让我看到了更多优化模型的机会。” 还有人表示，高质量的大型语言模型变得越来越便宜，能够进行更多实验，比如之前使用较旧一代的廉价语言模型可能会导致误导性结果，但现在情况有所改善。

然而，也有不同的声音。有人指出，应该澄清结果和方法的一些问题，以确保确实有改进，而不是仅仅靠运气。比如，在某些测试中，分数的稳定性和置信区间存在问题，并且代码中没有跟踪不正确答案的部分，测试的温度等因素也未明确指定。

有人觉得“New Atom of Thoughts”很酷，但认为它可能违背了语言模型的初衷，有人则反驳称重要的是结果，而非所谓的“初衷”。

也有观点认为，在未来可以利用语言模型生成基于规则的系统，并且这些系统可能会比语言模型本身更高效。但也有人认为，基于规则的系统通常只在特定问题上有效，对于复杂的现实世界问题可能并不适用。

特别有见地的观点是，有人提到超拟合不仅在语言模型中有效，在自回归图像生成中也同样有效，这背后可能存在一些根本性的原理。

总的来说，这次关于“New Atom of Thoughts”的讨论展现了观点的多样性和复杂性，各方都从不同角度对这一话题进行了深入思考和探讨。