原贴链接

https://x.com/ArtificialAnlys/status/1832457791010959539

讨论总结

本次讨论主要围绕对Llama 3.1 70B模型的独立评估结果的质疑展开。评论者普遍认为在独立测试中无法复现原评估结果，且性能不如Meta的Llama 3.1 70B。讨论涉及多个方面，包括模型性能、数据污染、基准测试、微调、预训练等。总体情感倾向为怀疑和不满，许多评论者对评估结果表示失望，并呼吁提供可复现的评估方法和证明模型在实际应用中的优越性。

主要观点

  1. 👍 停止发布和点赞关于这些模型的帖子，直到相关团队停止使用无意义的借口。

    • 支持理由：评估结果的不可复现性和借口的使用引发了广泛的怀疑。
    • 反对声音：部分评论者认为这种呼吁过于极端，应给予团队改进的机会。

  2. 🔥 要求团队提供可复现的评估方法。

    • 正方观点：可复现的评估方法是建立信任的基础。
    • 反方观点：部分评论者认为过于严格的评估要求可能阻碍创新。

  3. 💡 怀疑训练数据可能存在污染，导致模型在实际应用中表现不佳。

    • 解释：评论者指出，数据污染可能是模型在实际任务中表现不佳的原因。

  4. 🔍 依赖单一基准测试的做法令人厌烦。

    • 解释：评论者认为，过度依赖基准测试无法全面反映模型的实际性能。

  5. 🤔 对“Reflection”技术在大型语言模型中的应用及其效果表示怀疑。

    • 解释：评论者认为，尽管“Reflection”技术在某些情况下可以提高输出的稳定性，但当前版本的实现并不理想。

金句与有趣评论

  1. “😂 ArtyfacialIntelagent：如果这些事情发生了，我会很乐意阅读更多关于它的内容。”

    • 亮点：幽默地表达了对评估结果的怀疑。

  2. “🤔 Few_Painter_5588：I suspect the training set tunes the model to answer benchmark questions in a round about way.”

    • 亮点：提出了对训练数据可能存在污染的怀疑。

  3. “👀 CheatCodesOfLife：在上传过程中一定使用了交叉电缆。”

    • 亮点：用讽刺的方式表达了对评估结果的不信任。

  4. “😂 greenrivercrap：Wah wah, got scammed.”

    • 亮点：幽默地表达了对模型性能的失望。

  5. “🤔 Outrageous_Umpire：基本上：“我们不是说你们在撒谎，但是…””

    • 亮点：用委婉的方式表达了对评估结果的怀疑。

情感分析

讨论的总体情感倾向为怀疑和不满。主要分歧点在于对评估结果的可信度和模型在实际应用中的表现。许多评论者对评估结果表示失望，并呼吁提供可复现的评估方法和证明模型在实际应用中的优越性。部分评论者认为过于严格的评估要求可能阻碍创新，而另一部分则认为这是建立信任的必要条件。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型评估方法的改进和可复现性的讨论可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对模型评估的严格要求可能会推动行业标准的建立，但也可能对创新产生一定的抑制作用。

详细内容：

标题：Reflection Llama 3.1 70B 独立评估结果引发的争议

最近，Reddit 上关于 Reflection Llama 3.1 70B 独立评估结果的讨论十分热烈。该帖子https://x.com/ArtificialAnlys/status/1832457791010959539称，在独立测试中无法复制其所声称的评估结果，且性能比 Meta 的 Llama 3.1 70B 更差，此帖获得了众多关注，引发了广泛而深入的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，在发布相关成果时，应做到：停止提出诸如“上传过程中线路交叉”这类无意义的借口；明确训练中使用的基础模型；公布可重复的原始基准测试方法；证明未受基准污染影响；在现实应用中证明模型的优越性，而非仅在基准和简单问题中表现出色。也有人认为 4 和 5 点不太合理，不能因此否定所有实验室的成果。 有用户表示，自己在多项任务中测试了该模型，如写小说、日常工作中的编码和函数调用，结果都比原始模型差很多。还有人提到该模型的数据集可能受到严重污染，之前该仓库的模型在基准问题上曾有过过度表现，在其他方面则表现平平。 一些用户认为这可能是评估过程中的严重错误，或是模型被损坏，需要时间来证明。但也有人认为这是极端、妄想的不诚实行为，而非欺诈。有人指出模型的发布者缺乏技术背景，其相关操作存在可疑之处。 同时，对于该模型是否能提升基准性能，大家的看法也不一致。有人认为它确实有改进，也有人觉得其表现不佳。

在这场讨论中，存在一些共识。比如，大家普遍认为不能完全依赖基准测试，因为它们可能被操纵。

特别有见地的观点如：有人认为不能因为这次事件就否定开源团队可能做出创新的希望，但也有人指出早期通过微调提升性能只是历史的偶然，如今大公司在这方面已十分严谨。

总之，关于 Reflection Llama 3.1 70B 独立评估结果的讨论复杂且多样，仍需进一步观察和研究来确定其真实性能和价值。