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讨论总结

这个讨论围绕SuperNova - Medius模型展开，包含了模型的各种性能表现，如与其他模型对比、在不同测试中的结果、基准测试中的困惑等方面。也涉及到模型的一些技术细节，像模型微调、提示格式、上下文长度等内容。同时，大家还表达了对模型的不同情感倾向，有正面评价也有负面评价。

主要观点

  1. 👍 SuperNova - Medius在纸面上能打败Mistral Small让人惊讶且想尝试
    • 支持理由：结果出人意料，引发尝试兴趣。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 SuperNova - Medius比Qwen Instruct感觉更好，但受到严格审查
    • 正方观点：对比中表现较好。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 SuperNova - Medius比Qwen2.5 - 14B标准版本好很多
    • 解释：测试结果表明该模型在某些方面更优。
  4. 💡 SuperNova - Medius模型表现优秀
    • 解释：通过特殊测试得到令人印象深刻的结果。
  5. 🤔 LLM基准测试存在混乱
    • 解释：如MMLU pro数据来源不同有差异，且测试方式存在缺陷。

金句与有趣评论

  1. “😂 LoafyLemon: It beats Mistral Small on paper? Wait what? :o”
    • 亮点：生动表达出惊讶之情。
  2. “🤔 cgs019238：This felt better than Qwen Instruct, but keep one thing in mind: it’s hard censored, just like Qwen Instruct.”
    • 亮点：比较中指出审查严格的问题。
  3. “👀 Dogeboja: Welcome to the world of LLM benchmarks. It’s an absolute mess.”
    • 亮点：概括出LLM基准测试的现状。
  4. “😎 maxpayne07：In fact, this model is very good. Tried with some trick and logic questions and some factual knowledge questions that i used on other models. Impressed!!”
    • 亮点：体现出模型在测试中的良好表现。
  5. “🤨 FrostyContribution35: Yeah it’s why I value the “LocalLlama Vibe Check” Benchmark more than MMLU, GSM8K, etc.”
    • 亮点：表达对不同基准测试的看法。

情感分析

总体情感倾向较为多元，有正面评价如模型表现优秀、比其他模型好等，也有负面评价如表现比Qwen2.5 - 32B 4 bit要差。主要分歧点在于模型的性能表现，不同人测试结果不同。可能的原因是测试环境、测试方法、使用场景等因素不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型技术的可复制性，如将SuperNova - Medius的技术应用到更大模型上。
  • 潜在影响：如果模型技术能够被复制应用到更大模型，可能会对大模型领域的竞争格局产生影响，提高相关模型的性能。

详细内容：

标题：关于 SuperNova-Medius 模型的热门讨论

近日，Reddit 上一则有关“SuperNova-Medius: Qwen2.5-14B distilled from Llama-405B and Qwen2.5-72B”的帖子引发了广泛关注。该帖获得了众多用户的参与，评论数众多。帖子主要围绕着 SuperNova-Medius 模型的性能、与其他模型的比较以及相关的测试结果展开了热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为它在某些方面优于 Mistral Small，也有人指出其存在审查严格的问题。比如，有用户表示：“This felt better than Qwen Instruct, but keep one thing in mind: it’s hard censored, just like Qwen Instruct.” 还有用户分享道：“In my tests it seems significantly better than the standard version of Qwen 2.5 14B. I’d love to see something like this for the 3B. Well done!” 但也有人持否定态度，认为其表现不佳，如“Can confirm, sucks like a vacuum cleaner, before they nerfed them for the environment. Also failed some of my reasoning tests, so a pile of shite basically. Hard pass.” 对于其性能是否会因格式调整而受影响，也存在不同看法，有人提出“Does that not affect performance in other areas?” 在基准测试方面，用户们看法不一。有用户指出页面上的 Qwen 2.5 14B 的 MMLU pro 数据存在差异，有人认为 LLM 基准测试不可靠，“Don’t trust benchmarks.” 还有用户分享了自己在测试 Wizard8x22b 时的经历，“Many of the ‘wrong’ answers were actually correct, but it still failed because the model rambled on for too long or offered some alternatives/caveats.” 对于模型的训练方式，有人提出疑问“how you could just swap out vocab for fine tuning with llama’s logits and then merge back with og vocab finetune. Legit?” 也有人给出了相关解释。

总的来说，关于 SuperNova-Medius 模型的讨论呈现出观点的多样性，用户们在其性能、测试方法以及与其他模型的对比等方面各抒己见。但目前尚未形成明确的共识，仍需更多的测试和探讨来全面评估该模型。