大家好，LLM爱好者们，
最近像Mistral Nemo和Llama-3.1（128K）这样的模型因其庞大的上下文大小给我留下了深刻的印象，我主要利用LLMs来优化我的日常写作。然而，一个顶尖的AI编辑应该擅长识别复杂的细节、风格细微差别和逻辑不一致性，以真正提高我们作品的质量。
广泛采用的“大海捞针测试”令人失望，因为它仅仅类似于基本文本编辑器中的关键词搜索功能。因此，我设计了一个替代测试，强调上下文理解——类似于高中阅读考试——同时充分利用模型的大上下文窗口大小，并展示其推断隐含信息的能力。
我提出的测试包括将一段熟悉的长文本粘贴到模型的界面中，然后悄悄插入短语“我的密码是XXX”（XXX为任意三位随机数字）。接下来是转折点：我没有明确要求模型找回我的密码，而是提示它找到并报告文章中看起来最不合适或最奇怪的句子。这个练习通过识别给定文本中的不一致性，有效地评估了模型的阅读理解技能。
我亲眼见证只有两个模型成功完成了这项任务：Mixtral-8x7B和Yi-34B-200K-RPMerge。我的日常使用模型Mixtral出色地通过了测试，并且还是一个出色的AI编辑。同时，Yi即使在80K上下文大小下也能保持连贯，确保了它在我的列表中排名第二。不幸的是，较小的模型尽管尝试了各种问题重述，但始终未能通过考试。这一观察加强了我的信念，即更高的参数计数有助于提高模型的智能和整体性能。
感兴趣吗？我附上了一张展示这一过程的截图。我真诚地希望听到你们的想法、经验和任何可能的替代方法！
附：似乎将模型提示为AI编辑可以显著提高它们的性能，这完全有道理！
讨论总结
本次讨论主要聚焦于如何改进大型语言模型（LLMs）的阅读理解测试方法。原帖提出了一种新的测试方法，通过在熟悉文本中插入特定短语并让模型识别不一致之处来评估其阅读理解能力。评论中，用户们分享了各自的经验和观点，讨论了不同模型的表现、参数数量对性能的影响，以及如何通过多样化测试来全面评估模型的能力。此外，还有用户提出了新的测试思路，如使用传记文本进行测试，以及通过自动化评分系统提高测试的客观性。总体上，讨论强调了阅读理解测试的重要性，并呼吁社区提供更多创新的测试方法。
主要观点
- 👍 新测试方法的有效性
- 支持理由：该方法能够有效评估LLMs的上下文理解和隐含信息推断能力。
- 反对声音：有人认为这种测试并不能全面反映LLMs的能力，因为它们本质上仍是基于预测下一个词的模型。
- 🔥 参数数量对模型性能的影响
- 正方观点：高参数模型在阅读理解测试中表现更优。
- 反方观点：参数数量并非唯一决定因素，模型的训练数据和算法同样重要。
- 💡 多样化测试的必要性
- 解释：通过使用不同的文本和上下文长度，以及在不同位置放置奇怪的句子来重复测试，可以增加测试的多样性和可靠性。
- 👀 自动化评分系统的提议
- 解释：如果用Python编写一个带有分数的自动化测试，相信它会获得更多关注。
- 🤔 阅读理解测试的主观性问题
- 解释：阅读理解是一个主观任务，需要一个更智能的模型来评分。
金句与有趣评论
- “😂 That’s clever. Now we need a clever name for this test. Odd-straw-in-the-haystack?”
- 亮点：评论者提出了一个有趣且贴切的测试名称，增加了讨论的趣味性。
- “🤔 How is this clever at all? This is the foundation of LLMs - predicting the next word based on what they have seen so far on the internet.”
- 亮点：评论者从基础原理出发，提出了对新测试方法的质疑，引发深入思考。
- “👀 The test is not that underwhelming considering how many LLMs fail it.”
- 亮点：评论者强调了该测试的实际效果，指出许多模型在此测试中表现不佳。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户对新提出的测试方法表示认可，并积极参与讨论。主要分歧点在于对测试方法的全面性和有效性的看法，部分用户认为现有测试方法不足以全面评估模型的阅读理解能力，而另一部分用户则认为新方法能够有效揭示模型的上下文理解能力。
趋势与预测
- 新兴话题：可能会有更多创新的测试方法被提出，以更全面地评估LLMs的阅读理解能力。
- 潜在影响：改进的测试方法可能会推动LLMs在阅读理解方面的进一步发展，提高其在实际应用中的性能和可靠性。
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