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微软官方研究博客（https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-kblam-bringing -plug-and-play-external -knowledge -to -llms/）提到微软开发出一种更高效向大语言模型（LLMs）添加知识的方法，但未详细阐述具体方法内容。

讨论总结

这个讨论围绕微软开发的向大型语言模型（LLMs）添加知识的更高效方式展开。包括对其8B模型测试的硬件需求导致可测试性受限的讨论，还有人对微软提出的语言标记与知识标记交互方式提出疑问，质疑这种看似明显的方式是否真的未被尝试过，并担心可能产生的知识缺口等问题。此外也涉及微软发布的代码和数据集需要资金投入训练、成果是否为概念性成果、能否投入生产、对模型参数的影响以及KBLaM名称准确性等话题，整体氛围理性且多方面探讨。

主要观点

  1. 👍 微软开发的向LLMs添加知识的方式之前发布但无人尝试
    • 支持理由：评论中有人提及之前发布相关内容似乎无人尝试
    • 反对声音：无
  2. 🔥 8B模型测试需要特定硬件使得可测试性受限
    • 正方观点：有人指出8B模型测试需要A100 80GB硬件，多数人难以测试
    • 反方观点：部分人认为新设备推出可使测试成为可能
  3. 💡 微软提出的语言标记与知识标记的交互方式是个好主意，但质疑之前是否未被尝试过
    • 支持理由：有人觉得这种交互方式听起来不错，但比较明显
    • 反对声音：无
  4. 💡 微软发布了代码和数据集，需要资金投入训练
    • 支持理由：No_Afternoon_4260提出这一观点
    • 反对声音：无
  5. 💡 KBLaM未达到生产就绪状态且不适合用于生产环境
    • 支持理由：在使用不同知识库时会有问题，如给出不完整或错误答案
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 They require A80 for a 8B model tests, so… yeah”
    • 亮点：直接指出8B模型测试所需硬件，反映测试的硬件门槛高
  2. “🤔 -p - e - w -: This sounds like a really good idea, but also a rather obvious one. Has this really not been tried before?”
    • 亮点：对微软提出的交互方式提出疑问，引发思考
  3. “👀 Atupis: Does that create knowledge gaps? For example, the model knows what Python is but cannot create a script about addresses because it does not know how USA postal codes work.”
    • 亮点：以实例提出知识缺口的担忧，具体形象
  4. “😂 No_Afternoon_4260：So they released the code and dataset, just needs someone that have enough cash to burn in training I guess.”
    • 亮点：幽默地指出微软发布代码和数据集后的资金需求问题
  5. “🤔 Taenk: If this actually works, I am wondering: A lot of the parameters in current LLMs get used to encode factual knowledge (\"When was George Washington born?\"). Could we extract all or a lot of the facts from the training data and free up parameter count to make models either more intelligent with the same amount of parameters or equally smart with far fewer parameters?”
    • 亮点：提出从训练数据中提取事实优化模型参数的设想，有深度

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一部分人对微软的成果表示积极和赞同，如认为“Very cool”，对成果感到兴奋，对名称表示喜爱等；另一部分人则持怀疑态度，对成果的实用性、是否需要独立验证、与其他研究的关系等存在疑问。主要分歧点在于对微软成果的认可程度，可能是由于大家从不同角度看待这一成果，如技术可行性、实际应用价值、与其他研究成果的关联等。

趋势与预测

  • 新兴话题：微软成果与Meta AI论文的关系可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果微软的这种方式可行，可能会对LLMs的训练流程、应用开发、社区模型和小型项目等产生影响。

详细内容：

标题：微软推出更高效为语言模型添加知识的方法引发Reddit热议

近日，Reddit上关于微软开发更高效为语言模型（LLMs）添加知识的方法这一话题引发了热烈讨论。原帖https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-kblam-bringing-plug-and-play-external-knowledge-to-llms/吸引了众多网友的关注，大家纷纷发表了自己的看法。

讨论的焦点主要集中在这一方法的可行性、实用性以及可能带来的影响等方面。有人认为这是一个很好的想法，但目前还未经测试。比如，有人说：“它前几天就发布了，但似乎还没人尝试过。”还有人指出其测试所需的硬件条件较高，比如“A80 用于 8B 模型测试，实际上是 A100 80GB”。

也有人认为这一方法存在难以测试的问题，比如“换句话说：无法测试”。同时，对于如何将知识与现有模型整合以及所需时间，大家也进行了探讨，有人猜测“也许需要 10 小时的 GPU 时间”。

在讨论中，还出现了关于知识与训练数据结合、模型优化等更深入的思考。有人提出“在这一设置中，语言标记（如来自用户的问题）会关注所有知识标记。然而，知识标记之间不会相互关注，也不会回关语言标记。这听起来是个好主意，但也是个相当明显的主意。之前真的没人尝试过吗？”

有人兴奋地表示：“在这一点上，LLM 中的推理和知识将会出现组织上的分裂，就像大脑一样。我只能想象这将在基于 LLM 的人工智能中引发的革命，能够更容易地仅针对某些参数进行优化。”但也有人对此持谨慎态度，认为“总是需要根据新数据进行微调，否则就没有为其提供新数据。”

总之，这次关于微软新方法的讨论充满了各种观点和思考，既有对其前景的期待，也有对潜在问题的担忧。这一方法是否真的能为语言模型的发展带来变革，还有待进一步的实践和检验。