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嘿，u/LocalLLaMA的朋友们！

我们今天刚刚发布了我们的第一个开源LM评判器，您的反馈将非常有帮助：https://www.flow-ai.com/judge

这一切都是为了让LLM系统评估更快、更可定制和更严格。

让我们知道您的想法！我们已经在计划下一个版本了。

附注：基于Apache 2.0许可证。AWQ和GGUF量化可用。

讨论总结

本次讨论主要围绕新发布的开源3.8B LM judge模型展开，探讨了其在大型语言模型（LLM）系统评估中的应用。讨论内容涵盖了模型的性能优化、微调、资源节省、多语言支持以及未来改进方向。参与者对模型的潜在应用场景表示了极大的兴趣，并提出了关于模型在不同评估任务中的适用性和有效性。总体而言，讨论氛围积极，参与者对模型的未来发展充满期待。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.1 8B 模型在评估指标上表现优于 Phi 3.5 Mini 模型

    • 支持理由：微调 Llama 3.1 8B 模型可以提高性能，选择较小模型可以节省 VRAM 资源并提高推理速度。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有讨论关于未来尝试更大但仍属于“小”范畴的模型。

  2. 🔥 开源LM judge模型具有替代GPT-4等专有模型的潜力

    • 正方观点：主要用途是开发健壮的评估策略，以减少对人工评估的依赖，可以作为合成数据生成的质量过滤器。
    • 反方观点：模型不支持成对评估，更适合直接评估或输出评分。

  3. 💡 微调 Llama 3.1 8B 模型可以提高性能

    • 解释：通过微调，模型在特定任务上的表现可以显著提升，尤其是在需要特定写作风格或指导方针的任务中。

  4. 👍 选择较小模型可以节省 VRAM 资源并提高推理速度

    • 支持理由：量化模型仅需要 ~2.5gb 的 vram，且推理速度极快。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有讨论关于未来尝试更大但仍属于“小”范畴的模型。

  5. 🔥 开源LM judge模型在多语言支持方面具有潜力

    • 正方观点：进行了一些非正式的西班牙语和德语实验，发现模型具有一定的泛化能力。
    • 反方观点：当前模型仅使用英语进行合成训练，未正式评估多语言能力。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’ve been using auto-scored multiple choice tests to gauge different local models on their understanding of common social situations and emotionally appropriate responses, but until now I’ve had no good way to evaluate the actual ‘creative writing’ output of an LLM in an automatic way.”

    • 亮点：JohnnyAppleReddit 分享了自己在评估LLM创造性写作输出方面的挑战，引发了关于自动化评估的讨论。

  2. “🤔 The key idea been that self-consistency is actually a good property that correlates with accuracy.”

    • 亮点：asankhs 强调了自我一致性在评估准确性中的重要性，引发了关于模型一致性的讨论。

  3. “👀 The model seems to be able to generalize.”

    • 亮点：bergr7 提到模型在非正式的多语言实验中表现出一定的泛化能力，引发了关于多语言支持的讨论。

  4. “😂 This is awesome, I needed something exactly like this the other day!”

    • 亮点：Everlier 对新发布的开源工具表示高度认可，体现了工具的实用性和及时性。

  5. “🤔 It’s fascinating that one can train an LLM that is capable of accurately judging LLMs that otherwise outperform it by a substantial margin.”

    • 亮点：-p-e-w- 讨论了LLM在评估其他LLM表现方面的潜力，引发了关于评估可行性和有效性的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，参与者对新发布的开源LM judge模型表示了极大的兴趣和期待。主要分歧点在于模型的多语言支持和成对评估功能，部分参与者认为这些功能尚未完善，但总体上对模型的未来发展持乐观态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：多语言支持和成对评估功能的进一步开发和优化。
  • 潜在影响：该开源模型有望在LLM系统评估中替代部分专有模型，推动评估过程的自动化和标准化，降低评估成本，提高评估效率。

详细内容：

标题：开源 3.8B LM 法官模型引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于新发布的开源 LM 法官模型的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多用户的热烈讨论，评论数众多。

原帖主要介绍了新发布的开源 LM 法官模型，并提供了相关链接https://www.flow-ai.com/judge，旨在使 LLM 系统评估更快、更可定制且更严谨。

帖子引发的主要讨论方向包括模型的性能表现、与其他模型的比较、适用场景以及潜在的改进空间等。文章将要探讨的核心问题或争议点在于该模型能否真正替代专有模型用于 LLM 系统评估，以及其在不同应用场景中的实际效果。

在讨论中，有人认为对 Llama 3.1 8b 进行微调可能会有更好的基础性能，也有人分享了量化模型的优势，如只需约 2.5GB 的 VRAM 且速度极快。有人指出在某些情况下可以使用多个适配器并动态切换。还有用户探讨了该模型在评估不同模型合并、创意写作评估等方面的应用可能性。

例如，有用户分享道：“我一直在使用自动评分的多项选择题测试来衡量不同本地模型对常见社交情况和情感适当反应的理解，但直到现在，我还没有一种好的方法以自动方式评估 LLM 的实际‘创意写作’输出（我正在进行模型合并，并希望快速确定合并是否值得一看或者是否有缺陷）——这个模型可以用于此吗？训练数据集中有任何创意写作吗？如果没有，当我要求它对比如‘一般一致性’或更具体的东西（如代词一致性、引号的正确使用、句子流畅性等）进行评分时，它是否仍然可以工作？或者这个模型不适合？”

对于模型能否准确评估超越自身性能的 LLM，观点存在分歧。有人觉得这很神奇，而有人则认为指出不完美相对容易。

大家在讨论中也达成了一些共识，比如在使用模型评估时，定义正确的评估标准是具有挑战性但至关重要的。一些独特的观点，如将法官能力视为基础模型的自我反思方法，丰富了讨论内容。

总之，这次关于开源 LM 法官模型的讨论展现了其在 LLM 系统评估领域的潜力以及仍需面对的挑战，为相关研究和应用提供了有价值的思考方向。