最初声称的“最佳”开源模型（显然是错误的上传），Reflection模型，最近出现在Open LLM排行榜上。它的表现似乎远不如官方指令模型。
虽然我认为可能还有其他因素影响了GPQA和数学评估，但其他评估结果似乎也比官方指令模型差。
https://x.com/OpenLLMLeaders/status/1833609628921258365
讨论总结
本次讨论主要围绕开源模型“Reflection Model”在Open LLM Leaderboard上的表现展开。讨论的核心内容是该模型在排行榜上的表现远不如官方的instruct模型，引发了关于模型性能、训练内容、技术细节和未来期待的广泛讨论。评论者们对模型的表现表示失望，同时也对其未来的改进持乐观态度。讨论中还涉及了对模型CEO行为的质疑，以及对排行榜测试公正性的担忧。整体氛围既有技术性的深入分析，也有对模型未来发展的期待和质疑。
主要观点
- 👍 Reflection 70B模型在Open LLM Leaderboard上的排名仅为第109位
- 支持理由：评论者通过数据对比，指出该模型的表现远低于官方的instruct模型。
- 反对声音：部分评论者认为未来可能会有显著提升。
- 🔥 模型开发者需要正确上传所需的文件或理解LoRA等技术
- 正方观点：评论者认为这是提升模型性能的关键。
- 反方观点：有人质疑这种技术是否真的能带来显著提升。
- 💡 人工智能模型在处理简单问题时过度思考，导致错误答案
- 解释：评论者通过具体例子说明了人工智能模型的不足之处，认为其回答具有误导性。
- 🤔 Reflection模型的表现不如预期，与其最初的大胆声明不符
- 解释：评论者对模型的表现表示失望，并对其CEO的行为表示质疑。
- 🌟 质疑排行榜的测试方法是否能够真正反映模型的实际性能
- 解释：评论者提出对排行榜公正性的担忧，认为输出的可识别性可能会影响测试结果。
金句与有趣评论
- “😂 So Reflection 70B really is the top open source model! (right after the other 108 open models ranked higher on the Open LLM Leaderboard)”
- 亮点：讽刺性地强调了模型在排行榜上的低排名。
- “🤔 Is this test able to be blind tho? like, the output from this particular model is instantly recognizable. Wouldn’t that kind of defeat the point of this leaderboard?”
- 亮点：质疑排行榜测试的公正性，提出对模型输出可识别性的担忧。
- “👀 Looks like the model was infected with terryology”
- 亮点：用幽默的方式指出模型在处理简单问题时的过度思考。
- “🌟 Yeah but when he gets the right shards uploaded to huggingface or learns what a LoRA is or figures out how to seed a torrent, we’re gonna get the ‘good model’ and really have our socks blown off.”
- 亮点：对模型未来表现的乐观期待，认为技术细节的改进将带来显著提升。
- “🔍 Wonder what he trained into it.”
- 亮点：对模型训练内容的好奇，暗示其表现不佳可能与训练数据有关。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对模型表现不佳的失望和质疑，也有对未来改进的乐观期待。主要分歧点在于模型的实际性能与预期之间的差距，以及对排行榜测试公正性的担忧。可能的原因包括技术细节的不透明、模型训练数据的不足，以及对CEO行为的质疑。
趋势与预测
- 新兴话题：模型训练内容的透明化和技术细节的公开可能会成为后续讨论的焦点。
- 潜在影响：对模型性能的深入分析和质疑可能会促使开发者更加注重技术细节的改进，同时也会影响排行榜的测试方法和公正性。
详细内容：
标题：Reflection 模型在 Open LLM 排行榜上表现不佳引发热议
最近，号称“最佳”开源模型的 Reflection 模型出现在 Open LLM 排行榜上，但其表现似乎远逊于官方的 instruct 模型。此帖引发了大量关注，获得了众多点赞和评论。
帖子中还包含了相关的图片和链接，比如https://x.com/OpenLLMLeaders/status/1833609628921258365 ，为大家展示了详细的模型性能指标等信息。
讨论的焦点主要集中在对 Reflection 模型表现不佳的看法和原因分析。有人认为它真的比基础模型差了很多，比如有人说：“它比基础模型差了一大截。哈哈。”但也有人提出了关于其他模型的疑问，比如：“但关于 Hermes 有个附带问题 - 我原以为它更好？我一直在用。它真的也更差吗？”
还有用户调侃道：“当他把正确的碎片上传到 huggingface 或者搞明白什么是 LoRA 或者学会如何做种子文件时，我们就能得到‘好模型’，然后大吃一惊。” 有人分享了测试时的具体情况，比如：“用户：1*1 是多少？助理：<过度思考>他们不可能问这么简单的问题。肯定有什么深意。哦，我知道了！这实际上是个陷阱问题。</过度思考> 答案：2 ”
对于 Reflection 模型表现不佳的原因，大家观点不一。有人觉得是训练方式的问题，有人质疑测试的公正性。比如有人提出：“这个测试能够做到盲测吗？这个特定模型的输出能被立刻识别出来。这难道不会违背这个排行榜的意义吗？”
总的来说，这次关于 Reflection 模型的讨论揭示了大家对开源模型性能和评估标准的关注和思考。
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