原贴链接

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[https://huggingface.co/spaces/TIGER - Lab/MMLU - Pro] (按刷新按钮更新结果)

讨论总结

该讨论围绕Llama - 3.1 - Nemotron - 70B - Instruct是否在MMLU Pro基准测试中打败GPT - 4o或Sonnet 3.5展开。评论者从不同角度进行探讨，包括模型的训练方式、在不同任务中的表现、与其他模型的比较、基准测试的可信度等多方面内容，整体呈现理性讨论的氛围。

主要观点

  1. 👍 对Llama - 3.1 - Nemotron - 70B - Instruct在MMLU Pro基准测试结果表示关注
    • 支持理由：原帖主题围绕此展开，众多评论以此为出发点讨论。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 MMLU是知识评估基准，被提及模型按竞技偏好训练未增加知识
    • 正方观点：MMLU的定义和模型训练的目的及表现可证明。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 若Llama - 3.1 - Nemotron - 70B - Instruct真的在MMLU Pro基准测试中击败了其他产品会包含相关基准测试
    • 支持理由：ThisWillPass等评论者指出英伟达最初遗漏相关内容可作为判断依据。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 对竞技场分数意义存在疑惑，不知是否人为抬高
    • 支持理由：why06提出疑问，其他评论者的讨论围绕此展开。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 在redAppleCore的测试中Qwen表现远超Nemotron
    • 支持理由：redAppleCore亲自测试得出结论。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “🤔 Isn’t MMLU a benchmark for knowledge evaluation?”
    • 亮点：提出关于MMLU性质的基础疑问，引发后续关于模型知识评估方面的讨论。
  2. “👀 Inevitable - Start - 653: Reflection beats it….😬”
    • 亮点：简洁地给出Reflection在比较中的优势结论，引起对模型竞争关系的思考。
  3. “😂 arm2armreddit: maybe it beats everything 🤔😂”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式推测405B未出现在排行榜的原因，为严肃的讨论增添轻松氛围。
  4. “💡 ThisWillPass: They would have included this benchmark, if they had beat it in the first place.”
    • 亮点：从逻辑角度出发，提出对测试结果的一种判断依据。
  5. “🤔 NEEDMOREVRAM: Claude? Claude is a gimped piece of shit. Nemotron wipes its ass with Claude3 when it comes to professional writing.”
    • 亮点：用比较直白、夸张的语言表达对两个模型在专业写作方面的看法。

情感分析

总体情感倾向为理性探讨，没有明显的一边倒倾向。主要分歧点在于对Llama - 3.1 - Nemotron - 70B - Instruct模型能力的判断，例如在与其他模型比较中的表现优劣。可能的原因是不同评论者基于不同的测试、使用经验或者对基准测试的理解有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型进行微调是否能改善在特定任务中的表现（如创意写作中遵循语法指令等方面）。
  • 潜在影响：如果对模型微调确实能有效改善表现，可能会促使更多开发者对现有模型进行优化，改变人工智能模型的竞争格局，同时也可能影响用户对不同模型的选择。

详细内容：

标题：关于 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 模型的热门讨论

最近，Reddit 上关于 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 模型的讨论十分热烈。原帖https://huggingface.co/spaces/TIGER-Lab/MMLU-Pro指出该模型在 MMLU Pro 基准测试中的表现，并引发了众多网友的深入探讨。帖子获得了大量的关注，评论数众多。讨论的主要方向集中在该模型与其他模型的比较，以及其在不同基准测试中的表现。

讨论焦点与观点分析：

有人认为 Arx 是个骗局，此模型被训练用于在特定基准测试中取得好成绩。也有人分享了自己在 GitHub 页面创建问题的个人经历[https://github.com/TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro/issues/31]。

有用户指出 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 只是按照人类偏好进行训练，在知识评估方面表现一般，生成的答案较为保守且简短。比如，有人分享道：“作为一名研究者，我注意到该模型在处理复杂问题时的能力有限，相比其他模型如 Mistral Large 有所不足。”

一些用户通过个人测试得出结论，如“在我的测试中，Qwen 表现更出色，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 令人失望。”

对于该模型在 Arena 基准测试中的表现，看法不一。有人认为 Arena 是基于人类偏好，有一定价值但也存在问题，比如“我仍然会时不时看看 Arena，但我更喜欢像 LiveBench 这样定期更新数据集的基准测试。”

还有人探讨了模型的优化和改进方法，比如“从我的理解来看，微调会有很大帮助。”

讨论中的共识在于大家都在关注模型的性能和实际应用效果，不同的观点和经历丰富了对该模型的认识。

总之，关于 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 模型的讨论展现了大家对人工智能模型的深入思考和探索，也反映了在评估模型性能方面的复杂性和多样性。