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刚刚发现了幻觉评估排行榜 - GLM-4-9b-Chat在最低幻觉率方面领先（OpenAI o1-mini位居第二）

链接：https://huggingface.co/spaces/vectara/Hallucination-evaluation-leaderboard

讨论总结

本次讨论主要集中在GLM-4模型在幻觉评估排行榜上的领先地位，探讨了其在低幻觉率方面的优势。评论者们分析了Jamba Mini和Orca 13B等模型的表现及其在实际应用中的限制，讨论了新型架构模型在主流框架中的支持不足问题。此外，GLM-4模型的有效上下文长度、多语言任务中的表现以及大型模型产生幻觉的原因也成为了热议话题。整体讨论氛围专业，涉及多个技术细节和实际使用经验。

主要观点

  1. 👍 GLM-4模型在幻觉评估中表现优异
    • 支持理由：低幻觉率，有效上下文长度长。
    • 反对声音：实际应用中存在语言切换问题。
  2. 🔥 Jamba Mini和Orca 13B表现良好但应用受限
    • 正方观点：在幻觉评估中表现突出。
    • 反方观点：缺乏量化支持和主流框架集成。
  3. 💡 新型架构模型缺乏社区支持
    • 解释：主要原因是人力资源不足，影响实际应用。
  4. 🌐 GLM-4在多语言任务中表现不一
    • 解释：部分用户报告存在语言切换问题，影响使用体验。
  5. 🤔 大型模型更易产生幻觉
    • 解释：高参数模型可能因更具创造性而导致幻觉增多。

金句与有趣评论

  1. “😂 Because you can’t get it as a GGUF, an exl2, a GPTQ, AWQ or anything like that, lol. You have to run it largely unquantized on 80GB of vram (or better) in vllm.”
    • 亮点：幽默地指出Jamba Mini运行所需的巨大显存。
  2. “🤔 Its effective context (64K) is much higher than many larger models on the RULER leaderboard too.”
    • 亮点：突出GLM-4在上下文长度上的优势。
  3. “👀 In my experience (discussion in Russian, prompt in English) GLM-4-9b-Chat has a tendency to switch from Russian to Chinese or English, or at least include foreign words in its output, in ~15% of its replies.”
    • 亮点：实际使用经验，揭示多语言任务中的问题。

情感分析

整体情感倾向积极，多数用户对GLM-4模型的性能表示认可，但也存在对新型架构模型支持不足和实际使用中问题的担忧。主要分歧点在于模型的理论性能与实际应用之间的差距，以及不同用户在使用体验上的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：小参数模型的能力差异及其在特定任务中的表现。
  • 潜在影响：推动开源社区对新型架构模型的支持，提升多语言任务中的模型表现，进一步优化大型模型的幻觉问题。

详细内容：

标题：探索幻觉评估排行榜上的热门模型

在 Reddit 上，一个关于幻觉评估排行榜的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了在排行榜中表现出色的模型，如 GLM-4-9b-Chat 以最低的幻觉率领先，OpenAI o1-mini 位居第二，并提供了相关链接：https://huggingface.co/spaces/vectara/Hallucination-evaluation-leaderboard 。

讨论的焦点集中在多个方面。有人指出 Jamba Mini 也在榜上，虽有优势却鲜为人知，引发了对其未被广泛使用原因的探讨。比如，有人认为是因为它获取和使用方式受限，不支持常见格式，在某些基准测试中表现不佳，且缺乏在主流框架中的集成，人力不足等。也有人提到 GLM-4 作为 RAG 模型，有效上下文长度较高。

有用户分享个人经历，比如在使用 GLM-4-9b-Chat 时出现语言切换的情况。还有人提出疑问，如是否有相关设置教程，以及模型在全 100 万上下文时的内存使用情况。

对于为何较大模型更易出现幻觉，有人猜测或许是参数较高更具创造性。也有人注意到一些较小参数的模型在排行榜上表现不错，体现了基础模型能力的差异。

讨论中存在的共识是对排行榜所展示的模型特点和表现的关注。特别有见地的观点如对新架构和开源代码的讨论，丰富了整个讨论内容。

总的来说，这次关于幻觉评估排行榜的讨论让人们对模型的性能和应用有了更深入的思考。但如何推动这些有潜力的模型得到更广泛的应用和优化，仍是值得探讨的问题。