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这是正常行为吗？我只是记得反射问题也有类似情况，可能是我多虑了，这些模型有时会随意回答？我的温度设置低于1，即使温度调高也会得到这样的答案。

讨论总结

本次讨论主要集中在Qwen2.5 30b模型在回答身份问题时频繁提及“Claude from Anthropic”的现象。评论者们从多个角度分析了这一现象的原因，包括模型训练数据的影响、用户使用方法的问题、以及模型本身的局限性。讨论中涉及了模型训练数据的来源和处理方法、用户在使用模型时遇到的困扰、以及AI模型在自我识别上的不确定性。此外，还有评论者分享了类似的经验和对AI模型行为的不同看法。总体而言，讨论氛围偏向技术探讨，同时也反映出用户在使用AI模型时的一些困惑和无奈。

主要观点

  1. 👍 模型训练数据影响
    • 支持理由：多评论指出模型可能使用了Claude的数据进行训练，导致其回答自己是Claude。
    • 反对声音：有评论认为简单的数据替换并不能解决问题，可能会删除相关信息。
  2. 🔥 用户使用方法问题
    • 正方观点：有评论者认为提问者可能在使用模型时存在问题，导致得到错误答案。
    • 反方观点：也有评论指出模型的行为可能与预期不符，不完全是由用户使用方法导致的。
  3. 💡 模型自我识别的局限性
    • 解释：评论者指出AI模型在回答关于自身的问题时，往往只是重复训练数据中的信息，而不一定真正理解问题。
  4. 🤔 用户体验不佳
    • 解释：有评论反映了模型回答无法被纠正的问题，用户体验较差。
  5. 🌐 开源模型的行为
    • 解释：有评论提到开源模型在使用过程中也会自称是其他知名模型，显示出自我识别上的不确定性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Seems likely that Claude was used to train it, and was asked who it was. No mystery, really.”
    • 亮点：简洁明了地解释了模型行为的原因。
  2. “🤔 No, because that way you are erasing Claude and Anthropic info as it doesn’t exist, even info about how Anthropic API works… So there’s no easy way to do it.”
    • 亮点：指出了简单替换数据可能带来的问题。
  3. “👀 I imagine most don’t want their LLMs claiming they were made by someone else, I guess Alibaba doesn’t care. It’s just curious.”
    • 亮点：幽默地表达了对模型行为的困惑。
  4. “😅 he’s doing something wrong, asking the wrong model. If you think otherwise, set temp to zero and create a recipe I can run here, but I have tried, I can’t get it to claim it is anyone else.”
    • 亮点：提出了验证问题是否存在的方法。
  5. “🤨 This is why you can’t trust LLMs most of the time.”
    • 亮点：直接表达了对大型语言模型准确性的质疑。

情感分析

总体情感倾向是困惑和质疑。用户对模型频繁回答“Claude from Anthropic”感到困惑，同时对模型训练数据、使用方法和自我识别的局限性表示质疑。讨论中既有技术性的探讨，也有对用户体验不佳的抱怨，反映出用户对AI模型行为的不确定性和不满。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型自我识别的准确性和训练数据的版权问题可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：对AI模型训练数据的来源和处理方法的关注可能会推动相关领域对数据版权和法律约束的进一步探讨，同时也可能促使开发者改进模型以提升用户体验。

详细内容：

《关于模型回答身份出错的热门讨论》

近日，Reddit 上一则有关模型回答身份出错的帖子引发了广泛关注。该帖称“Half the times I ask qwen2.5 30b who it is, it says it’s Claude from Anthropic”，帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在对这一现象的原因分析和看法上。有人认为可能是 Claude 被用于训练，所以出现这种情况不足为奇。例如，有用户分享道：“Seems likely that Claude was used to train it, and was asked who it was. No mystery, really.” 但也有人提出质疑，如“Surprised they didn’t just do a find and replace on ‘Claude’ and ‘Anthropic’ tho ”，觉得本应避免这种情况。

还有用户表示“Is it that simple?”，引发了更多关于这一问题复杂性的思考。也有人指出“because that way you are erasing Claude and Anthropic info as it doesn’t exist, even info about how Anthrophic API works… So there’s no easy way to do it”，强调处理这类问题并非易事。

一些用户分享了个人经历，比如“Claude 3 Haiku with a system prompt once told me it is from OpenAI. :D”。

关于此现象，大家看法不一。有人认为是提问者操作有误，比如“he’s doing something wrong, asking the wrong model. If you think otherwise, set temp to zero and create a recipe I can run here, but I have tried, I can’t get it to claim it is anyone else.” 但也有人认为这是模型普遍存在的问题，“Cross contamination of who made you etc seems quite common in LLMs. Probably leveraged their API.”

讨论中也有共识，即这种模型回答身份出错的情况并非个例。而一些独特的观点，如“The little trick is: Don’t ask AI who, let them clarify what they are not.”，为讨论提供了新的思考方向。

总之，关于模型回答身份出错这一问题，Reddit 上的讨论展现出了多样性和复杂性，也反映出人们对模型准确性和可靠性的关注与担忧。