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https://www.reddit.com/gallery/1fdfpko

讨论总结

本次讨论主要围绕Yi-Coder-9b-chat模型在Aider和LiveCodeBench基准测试中的表现展开。大部分评论者对模型的性能表示赞赏，尤其是对于一个90亿参数的模型来说，其表现令人惊叹。然而，也有评论者对模型的表现提出了质疑，认为可能存在数据污染问题，或者模型的实际表现并不如预期。此外，量化模型的性能下降和训练数据的局限性也是讨论的焦点。总体来看，讨论既有正面评价，也有负面质疑，情感倾向较为复杂。

主要观点

  1. 👍 Yi-Coder-9b-chat模型在基准测试中的表现令人惊叹

    • 支持理由：对于一个90亿参数的模型来说，其性能非常出色。
    • 反对声音：有评论者认为其表现可能受到数据污染的影响。

  2. 🔥 数据污染问题

    • 正方观点：Yi-Coder-9b-chat在基准测试中的表现可能受到数据污染的影响。
    • 反方观点：缺乏直接证据证明数据污染的存在。

  3. 💡 量化模型的性能下降

    • 支持理由：量化版本Yi-Coder-9b-chat-q4_0在Aider LLM排行榜上的表现从54.1%下降到45.1%。
    • 反对声音：量化模型在性能上的损失是普遍现象。

  4. 👀 训练数据的局限性

    • 支持理由：Yi-Coder-9b-chat可能缺乏对2024年数据的了解。
    • 反对声音：训练数据的截止日期并不一定代表模型的知识截止日期。

  5. 🤔 微调效果不佳

    • 支持理由：Yi官方微调模型的效果一直不理想。
    • 反对声音：微调效果不佳可能是数据集选择的问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 ResidentPositive4122：Cool stats for a 9b!”

    • 亮点：简洁地表达了对模型性能的赞赏。

  2. “🤔 FullOf_Bad_Ideas：I don’t know how much I trust that this model has no knowledge from 2024 at all.”

    • 亮点：对模型知识截止日期的质疑，引发了对训练数据局限性的讨论。

  3. “👀 Frequent_Valuable_47：Don’t get me wrong, I’m grateful for a new coding model, but if you used Aider with 3.5 sonnet you’re gonna be extremely disappointed.”

    • 亮点：表达了对新模型的感谢，同时也指出了使用中的失望。

  4. “😂 Comprehensive_Poem27：9b comparable to 33b a year ago is still amazing, that’s the power of open source models.”

    • 亮点：强调了开源模型的强大性能，体现了对开源社区的赞赏。

  5. “🤔 Practical_Cover5846：In my test Yi was pretty bad, but I grabbed a quant when it came out, I suspect there might have been an issue with exllama or the quant itself.”

    • 亮点：对量化模型性能下降的怀疑，引发了关于量化问题的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对Yi-Coder-9b-chat模型性能的赞赏，也有对其表现和训练数据的质疑。正面评价主要集中在模型的出色性能和开源许可证上，而负面评价则集中在数据污染、量化问题和训练数据的局限性上。主要分歧点在于模型的实际表现是否如预期，以及量化模型是否存在性能下降的问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：数据污染和量化模型的性能问题可能会引发后续的深入讨论。
  • 潜在影响：对Yi-Coder-9b-chat模型的讨论可能会影响未来开源模型的开发方向，特别是在数据集选择和量化技术上。

详细内容：

标题：关于 Yi-Coder-9b-chat 在 Aider 和 LiveCodeBench 基准测试中的热议

最近，Reddit 上关于 Yi-Coder-9b-chat 在 Aider 和 LiveCodeBench 基准测试中的表现引发了广泛讨论。该帖子https://www.reddit.com/gallery/1fdfpko获得了众多关注，评论众多。

讨论的焦点主要集中在 Yi-Coder-9b-chat 的性能表现、与其他模型的对比以及可能存在的数据污染等问题。

有人认为 Yi-Coder-9b-chat 的表现很酷，而且因为是 Apache 2.0 所以在使用上没有顾虑。但也有人指出，它在图表中被标记为红色，可能存在数据污染，比如它是在某些编码挑战公开后发布的。移动滑块能看到完全不同的情况，它的得分低于 Deepseek Coder 33B。有人表示它从 2024 年 2 月 1 日到 2024 年 9 月 1 日超越了 Deepseek-Coder-33B-Ins。

还有人测试后认为它并没有像宣传的那样出色，在一些语言的翻译和遵循指令修复代码方面表现不佳。有人推荐在特定硬件条件下选择其他模型以获得更好效果。

有人对它的表现感到惊喜，认为其表现非常出色。但也有人表示在自己的测试中它表现很差，怀疑是量化时出现了问题。

对于 Yi-Coder-9b-chat 的表现，大家看法不一。有人认为它在某些方面表现不错，有人则对其性能不太满意。在这场讨论中，关于模型的性能、数据的可靠性以及与其他模型的比较等问题，各方都有自己的观点和依据。这也反映出在模型评估和选择上的复杂性和多样性。

那么，您对 Yi-Coder-9b-chat 的表现有何看法呢？它是否真的能满足您在编程方面的需求？