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我一直非常喜欢Meta的LLaMa 3模型系列，特别是3.1 70B版本，我认为它在性价比方面非常出色，我个人认为它非常接近Anthropic的3 Opus。

然而，最近我遇到了一个这些模型几乎总是出错的问题，即零样本学习：

“斐济的人口是多少？”

所有LLaMa 3/3.1模型，从8B到405B，无论是量化还是非量化，都给出了相同的错误数字：890万人口。

我的假设是，这是由于LLaMa 3训练数据集中使用了不同的千位分隔符表示法，将数字表示为8,89,000（这在它们的答案中经常出现，并且在某些文化中很常见），而不是889,000，这使得模型感到困惑。

这是一个非常简单的信息回忆练习，目前几乎所有其他可用的模型都能正确回答，除了LLaMa 3。我知道这听起来很荒谬，但自从发现这个问题后，我对Meta的训练数据管理失去了信心，发现自己更频繁地查询其他模型——甚至是那些不太智能的模型——因为在我看来它们更可靠。

帮兄弟一把——我是不是疯了，我该如何处理这种感觉？还有其他人发现类似的问题吗？

讨论总结

Reddit用户围绕Meta的LLaMa 3模型在处理斐济人口数据时出现的一致错误进行了深入讨论。所有LLaMa 3/3.1模型，无论大小或是否量化，都错误地给出了8.9百万的人口数据，而实际人口数应为889,000。用户怀疑这一错误是由于训练数据中使用了不同的千位分隔符导致的混淆。这一发现让用户对Meta的训练数据质量产生了怀疑，并开始更频繁地使用其他模型，认为它们更可靠。讨论中还涉及了模型的量化程度可能影响准确性，以及用户对模型性能和数据准确性的担忧。

主要观点

  1. 👍 LLaMa 3/3.1模型在处理斐济人口数据时出现一致的错误
    • 支持理由：所有模型无论大小或是否量化，都给出了相同的错误答案。
    • 反对声音：其他模型在处理相同问题时没有出现此类错误。
  2. 🔥 错误可能是由于训练数据中使用了不同的千位分隔符
    • 正方观点：用户提供了证据和假设，指出训练数据中的表示法问题。
    • 反方观点：缺乏直接证据证明这一假设。
  3. 💡 用户对Meta的训练数据质量产生了怀疑
    • 解释：用户开始更频繁地使用其他模型，认为它们更可靠。
  4. 💡 量化程度可能影响模型的准确性
    • 解释：有用户提到量化程度越高的模型越可能给出正确答案。
  5. 💡 用户对模型性能和数据准确性的担忧
    • 解释：用户强调了对模型准确性和数据质量的重视。

金句与有趣评论

  1. “😂 My_Unbiased_Opinion：As of my last update in 2023, the estimated population of Fiji was approximately 898,000 people.”
    • 亮点：提供了正确的斐济人口数据，与错误数据形成对比。
  2. “🤔 reggionh：thanks for trying that out. you’re right, all the derivatives of these models that I have access to have no problem spewing the right number.”
    • 亮点：验证了其他模型在处理相同问题时没有错误。
  3. “👀 ResaleNoobie："I have lost faith in Meta’s training data curation and find myself querying other models - even the less intelligent ones - more often because it feels to me like they are more reliable."”
    • 亮点：表达了用户对Meta训练数据质量的失望和对其他模型的信任。

情感分析

讨论的总体情感倾向是担忧和失望，主要分歧点在于对Meta训练数据质量的信任问题。用户普遍对模型在处理简单信息检索任务时的错误表示不满，并对模型的准确性和可靠性产生了怀疑。这种情感可能源于对模型性能的高期望与实际表现之间的落差。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型训练数据中的表示法问题可能成为后续讨论的重点。
  • 潜在影响：这一问题可能促使模型开发者更加关注训练数据的质量和一致性，以及用户对模型准确性的期望管理。

详细内容：

《关于 LLaMa 3/3.1 模型在斐济人口数据上的错误引发的讨论》

最近，Reddit 上有一篇关于 Meta 的 LLaMa 3 模型家族，特别是 3.1 70B 版本的热门讨论。原帖称，在回答“斐济人口是多少”这个问题时，从 8B 到 405B 的所有 LLaMa 3/3.1 模型，无论是否量化，都给出了错误的数字：890 万人口。此帖获得了众多关注，引发了大量讨论。

讨论的焦点主要集中在对这一错误产生原因的分析和不同模型的可靠性比较。有人认为这可能是由于 LLaMa 3 训练数据集中使用了不同的千位分隔符表示法，导致模型混淆。也有人表示自己使用 Llama 3.1 70B 得到的回答是约 89.8 万。还有人提到不同的量化方式和提供商可能会影响结果，比如越量化的模型在这个问题上越可能正确。

有用户指出，Llama 3.1 模型有时会出现一些问题，比如不知道如何搜索网络，会编造不存在的网址。但也有人表示喜欢 Llama 3.1 的个性。还有用户提到，Mistral Large 2 平均能给出更可靠的答案和更好的指令遵循。

有人好奇模型如何判断自己是否知道某个问题的答案。有用户解释说，Meta 训练了模型进行一些工具调用，如果信息不在训练数据中，就可能执行网络搜索等操作。

这场讨论让大家对不同模型的性能和特点有了更深入的思考，也反映出人们对人工智能模型准确性和可靠性的关注。但究竟如何评判和选择适合自己需求的模型，仍有待进一步探讨。