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所以我尝试了Reflection 70b的4位量化，它在脑筋急转弯问题上表现得非常好。然而在编程问题上它有点糟糕，会变得非常困惑并且过度思考请求。

这里有一个我向reflection、gpt 4o和claude sonnet 3.5提出的脑筋急转弯问题的小对比。

我还问了一些其他问题，比如挖洞、香蕉上的盘子等，它几乎都答对了。我对405b的表现感到非常兴奋。

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Reflection 4位量化

Sonnet 3.5

讨论总结

本次讨论主要围绕Reflection 70b的4bit量化模型在不同任务中的表现展开。用户们分享了他们在编程问题和技巧性问题上的测试结果，并进行了与其他模型（如GPT-4o和Claude Sonnet 3.5）的对比。尽管该模型在编程问题上表现不佳，容易混淆和过度思考，但在处理一些技巧性问题时表现出色。用户们对405b模型的未来表现持乐观态度，并期待进一步的优化。此外，讨论还涉及了模型的量化版本、测试方法的合理性以及实验的科学性等问题。

主要观点

  1. 👍 Reflection 70b的4bit量化模型在处理技巧性问题时表现出色
    • 支持理由：用户分享了该模型在处理挖洞、香蕉上的盘子等技巧性问题时的良好表现。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 该模型在编程问题上表现不佳
    • 正方观点：用户指出该模型在处理编程问题时容易混淆和过度思考。
    • 反方观点：无明显反方观点，但有用户提到在重新测试后发现模型在某些方面优于Claude。
  3. 💡 用户对405b模型的未来表现持乐观态度
    • 支持理由：用户们普遍认为当前的模型表现不如8B模型，但对未来的优化和改进充满期待。
  4. 💡 讨论了模型的量化版本和测试方法的合理性
    • 支持理由：用户们讨论了不同量化版本的表现，并提出了对测试方法的质疑和改进建议。
  5. 💡 用户们进行了与其他模型的对比
    • 支持理由：用户们分享了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5的对比测试结果，并讨论了各模型的优缺点。

金句与有趣评论

  1. “😂 Honestly unless the hosted models are fake for some reason it is worse than an 8B for my own tests.”
    • 亮点：用户对当前模型的表现表示失望，但仍期待未来的改进。
  2. “🤔 All I have in my custom instructions is ‘ALWAYS use chain-of-thought and step-by-step reasoning to show your work for ALL tasks.’ That’s literally all, and it gives much better answers.”
    • 亮点：用户通过自定义指令提高了ChatGPT的回答质量，展示了链式思维和逐步推理的重要性。
  3. “👀 I will do better next time and create more real use problems for the 405B.”
    • 亮点：用户计划未来创建更多实际应用问题来测试405B模型，强调了测试问题的实际性和科学性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户们对Reflection 70b的4bit量化模型持乐观态度，并期待未来的改进和优化。主要分歧点在于模型在编程问题上的表现，部分用户认为该模型在这方面表现不佳，但也有用户在重新测试后发现模型在某些方面优于Claude。讨论中涉及了对模型工作原理的质疑和对测试方法的讨论，显示了用户对实验科学性的关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会出现更多关于模型优化和改进的讨论，特别是在单GPU环境下的性能提升。
  • 潜在影响：随着模型的不断优化和改进，其在实际应用中的表现将进一步提升，可能会引发更多关于AI技术商业化应用的讨论。

详细内容：

标题：关于 Reflection 70b 4 位量化模型的热门讨论

最近，Reddit 上有一篇关于 Reflection 70b 4 位量化模型的帖子引起了广泛关注。原帖作者表示，该模型在回答棘手问题时表现出色，但在处理编码问题时表现不佳，容易感到困惑和过度思考请求。作者还提供了与 GPT 4o 和 Claude Sonnet 3.5 的对比，并对未来 405b 的表现充满期待。此帖获得了众多评论和讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为模型在回答问题时已经非常冗长和“内省”，并且注重上下文。也有人指出尽管在某些方面表现出色，但在实际响应部分仍会感到困惑，可能通过更好的设置能解决。还有人质疑为什么总是用“草莓”测试，认为可以用其他类似单词替代，该测试已逐渐失去意义。但也有人认为了解大语言模型的局限性有趣且重要，是有用的基准。

有用户分享道：“我使用了昨晚的量化模型，更新后的版本应该会更好。”还有人提到在特定硬件配置下的测试情况，如在 RTX 4070ti 上能达到每秒 1.8 - 2 个令牌。

同时，有人质疑 ChatGPT 的表现为何不佳，而自己使用时几乎每次都能答对，甚至在相同问题上常常胜过 Claude。但也有人问如何从这些模型中赚钱。

对于模型的表现和应用，大家看法不一。有人觉得模型表现不如 8B，也有人认为对于自己的测试表现不错。

总之，关于 Reflection 70b 4 位量化模型的讨论展现了大家对其性能、应用和局限性的不同观点和思考。