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我认为我们都同意Claude 3.5 Sonnet是目前的最先进技术（SOTA）。有些人可能会争论说，也许gpt4/4o甚至Llama3.1 405B在某些任务上会更好，我承认这一点。这最终将取决于个人偏好和当前的任务。

但是，GPT4o-mini在排行榜上绝对不可能击败Claude 3.5 Sonnet。

这些是我认为完全错误的一些结果，并且给出了可能被精心挑选的一小部分结果：

[两者都失败了。Gpt4o mini不应该仅仅因为它拒绝的时间更长就获胜]([图片描述: 这张图片展示了两个不同的AI生成的文本，左侧的文本是gpt-40-mini在2024年7月18日生成的，右侧的文本是clade-3-5-sonnet在2024年6月20日生成的。

左侧的文本描述了一个卡通风格的月球场景，其中有一只戴着太空头盔、手持高尔夫球杆的狗。月球表面是灰色的，有陨石坑，背景中可以看到地球。狗正在挥杆，身后留下了一道尘土的痕迹。文本建议可以使用数字艺术软件或AI生成器来创建这样的图像。

右侧的文本表示它无法直接生成或提供图像，只能分析和感知现有的图像。它提到了一些图像生成工具，如DALL·E、Midjourney和Stable Diffusion，并建议寻找在线的现有图像或委托艺术家进行创作。])

[两个笑话都是我们在llms中已经听了两年的老笑话。应该是平局]([图片描述: 这张图片展示了两个不同的AI模型在回答同一个问题“write a joke”时的输出结果。

左侧的模型是clade-3-5-sonnet-20240620，它给出的笑话是：“这里有一个笑话给你听：为什么科学家不相信原子？因为他们构成了万物！”

右侧的模型是gpt-40-mini-2024-07-18，它给出的笑话是：“为什么稻草人赢得了奖项？因为他站在自己的领域里表现出色！”

图片底部显示，gpt-40-mini-2024-07-18是这次比赛的获胜者。])

[我认为这获胜仅仅是因为它更长，而且4o-mini对任何事情都写一篇论文。我不认为在这里它明显更好。]([图片描述: 这张图片展示了两个不同的文本块，每个文本块都包含了关于简和约翰之间对话的分析。第一个文本块（claude-3-5-sonnet-20240620）讨论了简对约翰夸耀的指责以及约翰的回应，强调了这种互动中的讽刺和幽默。第二个文本块（gpt-40-mini-2024-07-18）则从不同的角度分析了约翰的回应，指出其自相矛盾之处，并进一步探讨了谦逊的本质及其表达方式。

整体而言，这两个文本块共同呈现了一个复杂的社交互动场景，其中包含了言语、情感和自我认知的复杂性。通过对比不同的分析和解读，我们可以更好地理解这个互动背后的深层含义和社会文化背景。])

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Lmsys发布的Gpt4o-mini与Claude 3.5 Sonnet的性能比较。参与者们从不同角度出发，探讨了这两个模型在编程、聊天、故事创作等多个任务上的表现。讨论中，有人认为Claude 3.5 Sonnet在某些方面表现出色，但也有人指出Gpt4o-mini在特定任务上可能因其更详细的回答而获胜。此外，排行榜的公正性和人类偏好在模型选择中的影响也成为了热议的话题。整体而言，讨论呈现出一种技术性的辩论氛围，参与者们各抒己见，试图从不同角度解析模型的优劣。

主要观点

  1. 👍 Claude 3.5 Sonnet在编程方面表现出色
    • 支持理由：许多用户分享了他们在编程中使用Claude的经验，认为其在编程方面非常出色。
    • 反对声音：但也有用户指出，Claude在聊天方面显得机械且缺乏创造力。
  2. 🔥 GPT4o在聊天方面表现更好
    • 正方观点：GPT4o被认为更适合日常交流，表现优于Claude。
    • 反方观点：然而，有人认为Claude在某些情况下输出不准确或无法解析，而GPT4o在这些方面表现更好。
  3. 💡 排行榜反映的是人类偏好，而非模型的绝对性能
    • 解释：评论者指出，个人偏好和任务类型对AI模型的表现有重要影响，排行榜结果更多反映了人类的选择。

金句与有趣评论

  1. “😂 ResidentPositive4122：The leaderboard tracks human preference. X beats Y is a wrong mindset to begin with.”
    • 亮点：强调了排行榜反映的是人类偏好，而非模型的绝对性能。
  2. “🤔 Thomas-Lore：Claude often writes too short and with disclaimers and unnecessary explanation when asked for some stories in a specific style - no wonder it loses on that when even small models can flesh out a better story than two paragraphs even if those two paragraphs from Claude are perfect.”
    • 亮点：批评Claude在故事创作中的不足，指出其篇幅过短且包含不必要的解释。
  3. “👀 InterestRelative：While I agree with you, I think proving your point with three examples when you try you point out a problem in stats collected from multiple users is wrong.”
    • 亮点：质疑用少数例子来证明涉及多用户统计数据的问题是不恰当的。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向技术性和批判性，参与者们对模型的性能和排行榜的公正性提出了各自的看法。主要分歧点在于不同模型在特定任务上的表现，以及排行榜结果是否真正反映了模型的性能。可能的原因包括个人偏好、任务类型的多样性以及统计数据的选择和解释。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会更多关注AI模型在特定任务上的表现，以及如何更公正地评估和比较不同模型的性能。
  • 潜在影响：对AI模型的选择和应用可能会更加精细化，用户将根据具体需求选择最适合的模型。同时，对排行榜和评测标准的改进也将成为关注的焦点。