原贴链接

无实质内容，仅为一个链接：https://github.com/lechmazur/confabulations/

讨论总结

这个讨论是关于LLM Hallucination Leaderboard的，涵盖了多个主题。包括模型评估中的贪心采样、温度设置对模型的影响，不同模型（如4o、llama、gpt4）的表现，小型模型在基准测试中的表现，模型的可靠性与产品化的关系，特定模型（Notebook LM）的测试可行性等，总体氛围是大家在理性地分享观点和经验。

主要观点

  1. 👍 贪心采样不是用于使用或衡量的好决策。
    • 支持理由：评论者根据自身未明确的情况（使用温度为0时）得出。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  2. 🔥 较高温度会使模型在MMLU Pro分数表现更差。
    • 正方观点：有测试表明较高温度下模型的MMLU Pro分数下降。
    • 反方观点：有评论称稍高温度设置初步测试无太大差异。
  3. 💡 4o - mini表现差，但4o是最好的之一。
    • 解释：评论者根据自己的理解和经验得出。
  4. 💡 Llama回应谨慎，虚构内容少但无回应率较高。
    • 解释：通过对比不同模型得出的关于llama模型的特点。
  5. 💡 当下相关内容可靠性不足无法产品化。
    • 支持理由：未详细提及，但认为只是技术演示阶段。
    • 反对声音：人类也并非完全可靠但做的远超技术演示。

金句与有趣评论

  1. “😂 bearbarebere：What the fuck? 4o is SO bad on this… things like llama are knocking it out of the park?”
    • 亮点：直白地表达对4o和llama表现的惊讶对比。
  2. “🤔 malinefficient：I don’t see how any of these are reliable enough to productize beyond technology demos at this time”
    • 亮点：提出对相关内容可靠性到产品化的质疑。
  3. “👀 zero0_one1：The second chart does not represent refusals to questions without valid answers; rather, it shows refusals to questions that do have answers present in the text.”
    • 亮点：对LLM Hallucination Leaderboard中关于拒绝计入考量的误解进行解释。

情感分析

总体情感倾向比较中性，大家主要是理性地探讨技术相关话题。主要分歧点在于模型可靠性是否足以产品化以及温度设置对模型的影响等，可能是因为大家的测试环境、经验以及对模型的理解不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：Differential Transformer在LLM幻觉排行榜上的表现可能会成为后续关注焦点。
  • 潜在影响：对LLM模型评估标准和发展方向可能产生影响，促使大家进一步思考如何更全面准确地评估模型。

详细内容：

标题：LLM Hallucination Leaderboard 引发的热门讨论

近日，Reddit 上关于“LLM Hallucination Leaderboard”的话题引起了广泛关注，相关帖子获得了众多点赞和大量评论。帖子中提供了一个链接https://github.com/lechmazur/confabulations/ ，引发了大家对于各种模型在该排行榜表现的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的性能表现以及测试方法上。有人认为温度设置为 0 不是一个好的决策，如有人说：“IDK. FMPOV 贪婪采样不是一个好的使用或测量方法。”也有人表示经过初步测试，稍高的温度设置并没有太大的差异，“我已经做了一些初步测试，稍高一点的温度设置，它们并没有太大的不同。” 还有人认为温度升高会让模型变得更笨，“它会让 MMLU Pro 分数变得更差，如果这能说明什么的话。我觉得更高的温度会让模型更愚蠢。”

有人好奇较小的模型在基准测试中的表现，“会很有趣去看看较小的模型在您的基准测试中的表现。有时候较小的模型在 RAG 任务中的幻觉更少。请看https://huggingface.co/spaces/vectara/leaderboard 。”

对于如何提示模型进行 NYT 连接的问题，有人分享道：“对于 NYT 连接，我特意在指定输出格式之外没有进行任何提示工程，直接使用了从游戏页面复制的三个简单提示。例如，‘找到四组有共同之处的物品’，就是这样。我还对大写和小写单词进行了基准测试。”

关于模型的可靠性，有人表示：“我不认为在这个时候，这些中的任何一个都足够可靠到可以超出技术演示进行产品化。”但也有人反驳：“人类也不是‘足够可靠’，但我们做的不仅仅是技术演示。”

讨论中存在一些共识，比如大家都对模型的性能和应用前景非常关注。但也存在争议点，比如对于温度设置对模型的影响，不同的人有不同的看法。

总的来说，这次关于“LLM Hallucination Leaderboard”的讨论展现了大家对于模型研究的热情和深入思考，也为相关领域的发展提供了更多的思路和方向。