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【已解决】 马腾宇已经证明CoT+Transform能解决所有可计算问题,这会对未来有什么影响?


o1方法性能无上限!姚班马腾宇等数学证明:推理token够多,就能解决任意问题 | 量子位


难道我们人类的未来只有在非计算类问题卷的份儿了么?计算问题领域要么就是数学天才们去优化效率降低一些计算资源的消耗,要么就是应用天才们把现实的各类难题建模转化成数学,别的就全部交给transformer了。

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最佳答案 2024-09-22 00:00

这个符号领域的图灵完备,大模型做的相当不错是一个实验层面就被很多文章论证的问题,

包括之前一直诟病的因果推理问题,其实只要你给的 example sft 一下,效果立马飙升,这也不是本质问题,不过会存在一些符号改一下就傻逼的可能,比如A--> Apple,就会因为 apple 是个特别的英文单词误导了 LLM。不过图灵完备也不关心你把 A 变成 Apple 以后的问题,只要一个符号体系能够干活,就 ok,这一点相信大家都有体会。

毕竟 RNN,LSTM 都是图灵完备的,Cot 这东西形式一个 RNN 的话,也没人会说我吧?

Cot 是个神奇的东西,也是一个不安全的东西,因为太容易被注入攻击,而且存在过程不正确,结果却正确的诡异可能。所以一般要隐藏思维过程,不仅是商业保护,也是无可奈何,这个隐藏过程,相信以后可以不是明文的方式实现 Cot,而是某种抽象的符号,甚至是一堆乱码,更加没解释性。

我估计明文 Cot 是阻碍 RL 超越思维的严重阻碍,因为顺着人类语言的概率管道寻找求解,类似你用中文去写非洲土著的祭祀歌一样,是一个费劲的过程,所以数学这些我还是看好类似 lean 这些,而不是在自然语言上消耗巨大算力做一个不协调的事情。

另外,openai 的 o1 之后,我当时特别好奇的是,之前说的比较数字大小问题,本质也是你提示充分就一定能解的问题,因为你只要频繁说他是错的,那么就能逼 LLM 从版本号的思维,跳进数值比较的范围

不清楚为何很多人都说是 tokenize 的问题,我之前写点观点也老被人拿个 2 年前的一个 tokenizer 的论文喷一吨,感觉国内很多人思维还停留在一代大模型思路,也就是基座要训练好,词表要做好,而且你写不好提示词就完犊子的时代

后续你会慢慢体会到,二代大模型时代,基座没啥提升,post training 越来越复杂,写提示词慢慢也没啥技巧了,模型自主性会越来越强,你随便写个上下文都不清楚的问题,LLM 一样有办法给你回答出来

且不说 o1,其实很多人做 RAG,静态工作流的,大概率也感受到一个产品需求,你会想尽办法让用户问的轻松脑残,都能把事情干下来,如果静态工作流干的出来,那么将静态工作流内化到 LLM 就是一个迟早的事情
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  • 匿名 提出于 2024-09-19 20:02

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