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显然，gemma的基准测试配置不正确，这个问题已经得到了修复。根据新的结果，gemma-2-9b-it在除了IFEval和MATH Lvl 5之外的所有方面都击败了Llama-3.1-8B-Instruct。这与我的观察一致，即gemma-2-9b-it优于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。

google/gemma-2-9b-it:

平均分: 28.9

IFEval: 75.42

BBH: 42.14

MATH Lvl 5: 0.15

GPQA: 13.98

MUSR: 9.74

MMLU-PRO: 31.94

meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct:

平均分: 26.59

IFEval: 77.4

BBH: 28.85

MATH Lvl 5: 15.71

GPQA: 2.46

MUSR: 4.6

MMLU-PRO: 30.52

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Gemma-2-9b-it和Meta-Llama-3.1-8B-Instruct在不同基准测试中的表现。Gemma-2-9b-it在大多数测试中表现优于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct，但在IFEval和MATH Lvl 5方面稍逊。讨论涉及了模型性能、开源优势、新架构的稳定性、上下文大小对实用性的影响等多个方面。总体上，Gemma-2-9b-it因其更优的性能受到较多关注，但也存在对测试标准和方法的质疑。

主要观点

  1. 👍 Gemma-2-9b-it在大多数基准测试中优于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
    • 支持理由：Gemma-2-9b-it在多个测试中得分更高，显示其性能优势。
    • 反对声音：在IFEval和MATH Lvl 5测试中表现不如Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。
  2. 🔥 开源模型的重要性
    • 正方观点：开源模型如Gemma和Llama为社区提供了更多选择和灵活性。
    • 反方观点：开源模型可能存在稳定性和优化问题。
  3. 💡 新架构的挑战
    • 解释：新架构如Gemma可能存在内存效率问题，需要时间优化和稳定。
  4. 👀 上下文大小对模型的影响
    • 解释：Gemma-2-9b-it未扩展上下文大小至32K，限制了其实用性。
  5. 🤔 量化模型的质量损失
    • 解释：量化模型可能导致性能下降，需要标准化测试框架进行比较。

金句与有趣评论

  1. “😂 chibop1：The way they conduct the MMLU Pro benchmark can produce different scores.”
    • 亮点：指出基准测试方法可能影响结果的准确性。
  2. “🤔 Admirable-Star7088：This is consistent with my own experience as well, I get better performance with Gemma 2 9b than Llama 3/3.1 8b when I have compared them locally.”
    • 亮点：个人经验支持Gemma-2-9b-it的性能优势。
  3. “👀 Iory1998：I really prefer Gemma-9B to Llama-3.1-8B, but without RoPE extending the context size to 32K, it’s not much of a help.”
    • 亮点：强调上下文大小对模型实用性的重要性。

情感分析

讨论总体上呈现积极和探索的氛围，多数评论者对Gemma-2-9b-it的性能表示认可，但也存在对测试标准和方法的质疑。主要分歧点在于模型性能的实际应用和测试的准确性。

趋势与预测

  • 新兴话题：标准化测试框架的开发和应用，以更准确地比较不同模型。
  • 潜在影响：更准确的基准测试结果将帮助用户做出更合适的模型选择，推动AI技术的进一步发展。