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OpenAI刚刚在Hugging Face上发布了一个多语言大规模多任务语言理解（MMMLU）数据集。

https://huggingface.co/datasets/openai/MMMLU

讨论总结

讨论主要围绕OpenAI发布的Multilingual Massive Multitask Language Understanding (MMMLU)数据集展开。评论者们对该数据集的开放性、质量和潜在的偏袒问题进行了深入讨论。一方面，有人认为数据集的开放性和可重复性是积极的，有助于模型比较和验证；另一方面，许多人对OpenAI的动机表示怀疑，认为其可能发布了一个“有毒”的数据集，以阻碍其他模型的开发。此外，讨论中还涉及了数据集的翻译问题、本地化处理以及OpenAI与其他模型的性能比较。总体而言，讨论氛围复杂，既有对OpenAI开放性的赞赏，也有对其动机的质疑和讽刺。

主要观点

  1. 👍 OpenAI发布的MMMLU数据集是一个基准测试数据集，旨在用于模型之间的比较。

    • 支持理由：数据集的开放性和可重复性是必要的，以确保模型比较的公正性和可验证性。
    • 反对声音：有人质疑OpenAI是否会挑选对其模型表现特别有利的数据。

  2. 🔥 OpenAI可能发布了一个“有毒”的数据集，以阻碍其他模型的开发。

    • 正方观点：数据集包含多种语言，缺乏英语数据，检查成本高。
    • 反方观点：有评论者认为，尽管MMMLU存在问题，但它仍然是快速比较模型知识和能力的基准。

  3. 💡 评论者对OpenAI的动机表示怀疑，认为其可能并非真正开放。

    • 解释：评论者认为OpenAI的开放性令人难以置信，甚至怀疑其受到外部压力才表现得如此“开放”。

  4. 👀 数据集的翻译问题和本地化处理受到关注。

    • 解释：评论者指出，MMMLU数据集在德语部分读起来像是直接从英语翻译过来的，缺乏本地化处理，降低了数据的价值。

  5. 🤔 OpenAI的开放性被讽刺为“点击诱饵”。

    • 解释：有评论者认为OpenAI发布的MMMLU数据集标题具有“点击诱饵”的性质，表达了对标题的不满和讽刺。

金句与有趣评论

  1. “😂 FullOf_Bad_Ideas：It’s a benchmark dataset, its meant to be compared across various models and be reproducible by design.”

    • 亮点：强调了数据集作为基准测试的重要性，以及其开放性和可重复性对于模型比较和验证的必要性。

  2. “🤔 Few_Painter_5588：It’s sad that my first gut instinct is that OpenAI is releasing a poisoned dataset.”

    • 亮点：表达了评论者对OpenAI动机的怀疑，认为其可能发布了一个“有毒”的数据集。

  3. “👀 sebo3d：ClosedAI being open… What… What universe have I just woken up in?”

    • 亮点：以幽默的方式表达了对OpenAI开放数据集的惊讶，暗示OpenAI通常被认为是封闭的。

  4. “😂 mrwang89：I read through some of the German dataset, and while it is grammatically correct, it reads really weird. Like it was translated from English.”

    • 亮点：指出了数据集在德语部分的翻译问题，缺乏本地化处理。

  5. “🤔 Downtown-Case-1755：Another benchmark to train on, lol.”

    • 亮点：以讽刺的语气表达了对OpenAI发布新数据集的态度，认为这只是一个新的训练基准。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对OpenAI开放数据集的赞赏，也有对其动机的怀疑和讽刺。主要分歧点在于OpenAI发布数据集的真正动机和数据集的质量问题。一些人认为数据集的开放性和可重复性是积极的，有助于模型比较和验证；而另一些人则怀疑OpenAI可能发布了一个“有毒”的数据集，以阻碍其他模型的开发。此外，数据集的翻译问题和本地化处理也引发了一定的争议。

趋势与预测

  • 新兴话题：数据集的翻译问题和本地化处理可能会引发后续讨论，特别是在不同语言背景下的数据集质量问题。
  • 潜在影响：OpenAI的开放数据集策略可能会对模型开发和比较产生深远影响，但其动机的透明度和数据集的公正性将成为未来关注的焦点。

详细内容：

标题：OpenAI 发布开放数据集引发的热议

OpenAI 在 Hugging Face 上发布了一个多语言大规模多任务语言理解（MMMLU）数据集，此帖引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。

主要的讨论方向包括对该数据集的性质和目的的猜测，以及对 OpenAI 此举动机的质疑。

核心问题在于：这个数据集的发布究竟是出于开放和共享的精神，还是有其他隐藏的目的？

讨论焦点与观点分析： 有人认为这只是一个基准数据集，旨在用于各种模型的比较，并具有可重复性。但也有人觉得这并非如大家所期望的那样无私。有人质疑 OpenAI 可能会挑选对自家模型表现有利的数据。还有人认为 OpenAI 意识到自己的优势在丧失，所以开源了一个可能会影响其他模型的低质量数据集。

有用户指出这是一个测试数据集，不应在其上训练模型。也有用户反驳说 OpenAI 的 o1 在某些方面表现出色，并非如某些观点所说的那么糟糕。

比如，有用户分享道：“在 Aider 排行榜上，Qwen2.5 排在第 16 位，而 o1-Preview 排在第 1 位。这是巨大的差异。[https://aider.chat/docs/leaderboards/]”

有人认为 MMLU 存在诸多问题，选择翻译它很奇怪，MMLU-Pro 可能是更好的选择。还有人认为使用如此大规模的测试集来计算单一分数有些荒谬。

讨论中的共识是 MMLU 在比较模型知识和能力方面仍有一定价值。

特别有见地的观点如：认为 OpenAI 可能知道如何操纵这个数据集以利于自家模型。

总的来说，这次 OpenAI 数据集的发布引发了大家的热烈讨论，观点多样且复杂。