原贴链接

https://prollm.toqan.ai/leaderboard/coding-assistant

讨论总结

本次讨论主要围绕Llama-3.1-70B和Meta-Llama-3.1-70B-Instruct在ProLLM Coding Assistant基准测试中的表现展开。讨论中涉及了量化版本的表现、反射机制的引入以及模型间的比较。用户对量化版本的表现感到失望，并质疑单个用户的体验是否能代表模型的整体能力。此外，有用户提出了引入反射机制的想法，认为这有助于提升模型的性能和标准化。总体而言，讨论涉及了模型性能、用户体验、技术评估等多个方面，情感倾向较为复杂，既有失望和质疑，也有对新技术的前景展望。

主要观点

  1. 👍 量化版本的 Llama-3.1-70B 模型表现不如完整模型

    • 支持理由：用户在使用量化版本后感到失望，认为其表现不如完整模型。
    • 反对声音：有用户认为单个用户的体验不足以代表模型的整体能力，需要更多用户参与评估。

  2. 🔥 对基准测试结果的质疑

    • 正方观点：有用户对Llama 405在错误率上仅比70版本略有改善表示质疑，认为70版本的表现远优于8版本。
    • 反方观点：暂无明确反对声音，但有用户对Opus与原始GPT-4在基准测试中得分相同表示惊讶。

  3. 💡 引入反射机制的想法

    • 解释：有用户认为引入 <reflection> 和 <thinking> 标记是一个好主意，希望这些标记能成为未来模型和微调工作的标准。

  4. 👀 模型间的比较

    • 解释：用户对Model Reflection-Llama-3.1-70B和Model Meta-Llama-3.1-70B-Instruct与deepseek v2.5的比较情况表示关注。

  5. 🤔 编码挑战中的模型表现

    • 解释：DrVonSinistro分享了他对不同模型在编码挑战中的表现评估，认为通过改进，模型的表现可以显著提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 I tried it today and wasnt impressed with the quantized 4 gguf version.”

    • 亮点：用户对量化版本的表现感到失望，反映了实际使用体验。

  2. “🤔 Strange benchmark. Llama 405 is only marginally better than 70 (11% error rate reduction), but 70 is vastly better than 8.”

    • 亮点：用户对基准测试结果的质疑，提出了对模型性能的深入思考。

  3. “👀 I think the and tokens are a great idea.”

    • 亮点：用户对引入反射机制的想法表示支持，认为这有助于提升模型的性能。

  4. “🔍 How’s it compare with deepseek v2.5?”

    • 亮点：用户对不同模型间的比较表示关注，希望了解更多的技术细节。

  5. “💡 OG Llama 3.1 70b IQ4NL get 7/10 on first try and 9/10 after I forward the ChatGPT suggested improvements.”

    • 亮点：用户分享了通过改进提升模型表现的经验，展示了ChatGPT在模型评估中的作用。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有用户对量化版本表现失望的负面情绪，也有对新技术前景的积极展望。主要分歧点在于量化版本的表现是否能代表模型的整体能力，以及基准测试结果的可靠性。可能的原因包括单个用户的体验差异、使用环境的影响以及对新技术的不确定性。

趋势与预测

  • 新兴话题：反射机制的引入和标准化可能成为未来讨论的热点。
  • 潜在影响：反射机制的引入可能对模型性能和用户体验产生积极影响，但也需要更多的用户参与和评估来验证其效果。

详细内容：

标题：Llama 系列模型在编码助手基准测试中的表现引发热烈讨论

近日，一则关于 Model Reflection-Llama-3.1-70B 和 Model Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 在 ProLLM 编码助手基准测试得分的帖子在 Reddit 上引发了广泛关注。该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。帖子中提到，Model Reflection-Llama-3.1-70B 在该基准测试中得分 76.9，Model Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 得分 73.5，并附上了相关链接：https://prollm.toqan.ai/leaderboard/coding-assistant 。这一话题引发了以下主要讨论方向：

有人表示自己尝试了量化的 4 gguf 版本，感觉并不满意。有人认为使用被删减的版本表现不如完整模型用于基准测试的效果，对此并不满意。但也有人提出，不能仅根据一个人的有限体验来评判模型的能力，因为用于比较的其他模型可能也是 4 位的，而且是相对比较。

有人认为奇怪的是，Llama 405 只比 70 稍好一点（错误率降低 11%），但 70 则比 8 好很多。还有人觉得“反思”和“思考”令牌是个好主意，希望在未来的模型和微调工作中能成为标准。有人提出它与 OpenAI Strawberry 差距不大，也有人询问它与 deepseek v2.5 相比如何。

有用户分享了自己的编码挑战测试结果，OG Llama 3.1 70b IQ4NL 第一次得 7/10，根据 ChatGPT 的建议改进后得 9/10，而 Reflection 第一次得 5/10，所以没有进行第二次尝试，Gemma 2 27b 第一次得 8/10，第二次得 9.5/10。还有人提出，我们需要一个能预先规划几个类或导入的代码片段反射，来战略性地在解决问题之前找出各个部分，不同类型的反射可能会改善不同类型的用例，创意写作方面可能没有得到提升。

在这场讨论中，对于模型的评价存在明显的分歧。有人仅仅根据自己有限的尝试就对模型表示失望，而有人则更注重综合比较和长期的发展潜力。对于“反思”和“思考”令牌的看法也各有不同，有人充满期待，认为这可能成为未来的标准，也有人持保留态度。关于模型与其他竞品的比较，同样存在多种观点。

这场讨论的共识在于，大家都希望模型能够不断改进和完善，以更好地满足各种应用场景的需求。特别有见地的观点如关于代码片段反射的具体应用和不同类型反射对不同用例的影响，丰富了对模型未来发展方向的思考。

总的来说，这次关于 Llama 系列模型在编码助手基准测试中的表现的讨论，充分展现了大家对模型性能的关注和对技术发展的期待。