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大约一年前，当大语言模型（LLM）还比较新的时候，我发现最直观的解释是它预测下一个单词或标记，将其附加到输入中并重复，并且这种预测本身基于来自大量文本的预训练权重。现在我看到音频生成、图像生成、图像分类、分割等各种各样的事情也被归入大语言模型的范畴，所以我不确定到底是怎么回事。大语言模型突然变得更通用了吗？例如，[SpatialLM](https://manycore - research.github.io/SpatialLM/)称其处理3D点云数据并理解3D场景。我不明白这与语言模型有什么关系。有人能解释一下吗？

讨论总结

原帖作者对LLM概念产生困惑，因为过去认为LLM主要与文本相关，现在却发现它涉及音频、图像等多种任务。评论者们展开多方面的讨论，有人解释LLM处理数据的本质是数字关联，不同事物可转化为数字供模型学习；有人解释SpatialLM与LLM的关系；还有人探讨LLM概念延伸到多模态模型后的定义界限等，讨论中有对不同观点的解释、支持与反对。

主要观点

  1. 👍 LLM概念从仅与文本相关变得模糊，延伸到多模态模型。
    • 支持理由：现在看到LLM涵盖音频、图像等多种生成和分类任务，如SpatialLM处理3D点云数据也被称为LLM。
    • 反对声音：有观点认为LLM不能涵盖所有提到的功能，部分功能应属于基础模型。
  2. 🔥 LLM中的Tokens有多种形式且带有隐含意义。
    • 正方观点：模型通过将Tokens嵌入并构建与其他Tokens的关系来运作。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 若模型与语言有交互则可被视为语言模型。
    • 解释：部分评论者认为只要与语言交互就是语言模型，但也有反对声音认为不同形式有本质区别。
  4. 🤔 LLM本质是自动补全功能，本质未变。
    • 解释：其操作方式是将输入转换为标记序列，利用复杂的多维概率分布预测下一个标记，这种方式比预期更有效。
  5. 😎 数据集中的元素存在皆有原因，将处理文本的Transformer用于其他数据类型是发展的必然。
    • 解释：不同模态的数据元素都有意义可循，随着发展不同模态的结合是必然结果。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everything is a language. Pictures, physics, sounds…”
    • 亮点：以一种宽泛的观点看待所有事物与语言的关系，体现对LLM概念延伸的一种极端理解。
  2. “🤔 If a model interacts with Language then I think Language Model is fine.”
    • 亮点：提出了一种判断是否为语言模型的简单标准。
  3. “👀 How can you generate an image of "a beautiful woman sitting on the moon while drinking soda" without knowing what this means?”
    • 亮点：用具体例子来说明在图像生成中理解含义的重要性，与LLM的理解能力相关。
  4. “😏 The difficult part is to be able to extract and train usable context for the tokens by having enough data to convert into tokens so the model can learn how to structure the output.”
    • 亮点：指出LLM运作中关于Tokens的难点，涉及到模型训练的关键环节。
  5. “🤓 In particular for SpatialLM, it’s "just" LLM using [natural - language prompts](https://github.com/manycore - research/SpatialLM/blob/02d7e6e11db127483117440440805356c86bb222/inference.py#L62), but with embeddings for point clouds [injected](https://github.com/manycore - research/SpatialLM/blob/02d7e6e11db127483117440440805356c86bb222/spatiallm/model/spatiallm_llama.py#L198 - L215).”
    • 亮点：对SpatialLM与LLM关系给出较为具体的解释。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要分歧点在于LLM概念的界定和其功能拓展的理解。可能的原因是不同评论者从不同的知识背景、技术理解角度出发，对LLM这一不断发展且概念逐渐复杂的事物有着不同的认知。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLM与其他模型（如基础模型）的明确界限，如何更好地定义LLM在多模态下的概念。
  • 潜在影响：对人工智能领域相关概念的准确界定和分类产生影响，有助于更清晰地理解不同类型模型的功能和发展方向。

详细内容：

《关于LLM定义的热门讨论》

最近，Reddit上有一个关于LLM定义的热门讨论引起了大家的广泛关注。原帖作者表示，一年前对LLM的直观解释是预测下一个词或标记，如今却看到LLM涵盖了音频生成、图像生成等各种领域，让其对LLM的定义感到困惑。该帖子获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在LLM的定义究竟是什么，以及它如何能应用于多种不同的数据类型。

有人指出，所有的数据都被“标记化”为数字，LLM并非直接看到文字或字符，而是处理与之相关的数字，机器学习模型可以学习这些数字之间的关系。比如，通过训练大量香蕉的图像，模型能学会识别香蕉的数字特征。

也有人认为，LLM是一种基于Transformer模型预测序列中下一个标记的模型，当涉及到图像场景中的视觉对象识别时，它是预测带有相应边界框的类别，即Vision Transformer。

还有观点认为，顺序预测只是一种设计选择，并非必要。在处理文本时，顺序生成更直观，并且可以实时流式输出聊天内容，也可以创建扩散LLM。

同时，有人质疑扩散LLM的相关说法，并希望能得到相关论文推荐。

有人提到，SpatialLM利用自然语言提示，并将点云的嵌入注入其中，但对于其是否能真正实现对话仍需谨慎看待。

讨论中存在的共识是，LLM的本质是对数据进行处理和预测，但其定义和应用范围随着技术发展变得越来越模糊。

特别有见地的观点如，有人将LLM比作n空间的导航器，训练就是在n空间中建立连贯的向量，然后通过组合或扩展这些向量来探索其他位置。

总的来说，这次关于LLM的讨论充分展现了大家对于这一概念的深入思考和不同见解，也反映了技术发展带来的定义变化和挑战。