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例如，有Qwen Coder Instruct和Qwen Instruct模型。看起来基础模型已经擅长编码了。Coder模型相比基础模型的优势有多大呢？是绝对优势，即便是7B的Coder Instruct也会比32B的Instruct做得更好？还是只有在相同B（参数规模）时才有优势？

讨论总结

此讨论主要围绕LLM的Coder版本和基础版本在编码能力方面优越性展开。大家通过分享测试不同参数、不同类型模型（如Qwen、Llama等）的经验，讨论影响两者优越性比较的因素，如模型大小、使用场景、量化情况等，也涉及一些如FIM任务、自动补全之类的相关话题，整体氛围是积极探索、交流技术观点。

主要观点

  1. 👍 7b的Qwen 2.5 Coder模型量化到q8时表现与14b普通模型相当。
    • 支持理由：评论者根据自身测试经验得出。
    • 反对声音：无明确反对。
  2. 🔥 72B的instruct模型比7b coder性能好很多。
    • 正方观点：测试结果显示72B模型远远优于7b coder。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 在Qwen2.5模型中，更多参数比代码微调表现更好。
    • 支持理由：在创建HTML页面等任务测试中得出。
    • 反对声音：无明确反对。
  4. 💪 比较Coder版本和基础版本LLM的优越性取决于使用场景和语言。
    • 支持理由：不同场景和语言下Coder版本表现不同。
    • 反对声音：无明确反对。
  5. 🤔 优势取决于特定模型、量化情况以及使用场景，编码性能提升大概在30 - 50%，随着模型规模增大优势逐渐减弱。
    • 支持理由：从整体模型比较情况综合考虑得出。
    • 反对声音：无明确反对。

金句与有趣评论

  1. “😂 我发现一个不错的7b编码模型，如qwen 2.5 coder at q8，和一个14b的通用模型一样好，但30b左右的更好。”
    • 亮点：直观地对比了不同参数模型的编码能力。
  2. “🤔 My comparison might not be apples to apples, more like apples to giant apples, but when I tested Qwen2.5 - 7b coder against the 72B instruct model, the 72B model outperformed the 7b coder by a large margin. There was no room for doubt.”
    • 亮点：形象地描述了对比测试的模型情况，且强调结果的确定性。
  3. “👀 在我的经验中，更多的参数比代码微调更好，至少在Qwen2.5模型中是这样。”
    • 亮点：根据个人经验提出对Qwen2.5模型中参数和代码微调关系的看法。
  4. “😉 Under standard circumstances, I would expect a 7B coding instruct model to outperform 32B instruct model in at least a few languages like Python.”
    • 亮点：提出在特定语言下不同参数模型性能比较的预期。
  5. “💡 这里有几个变量，我也不是全都精通，但这确实取决于使用场景和语言。”
    • 亮点：指出比较优越性存在多个变量，强调使用场景和语言的影响。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的中性态度。大家主要是在分享自己的经验、测试结果或者提出自己的看法，分歧点较少，主要分歧在于不同测试者对不同模型在不同任务场景下优越性的判断有所不同，原因是测试环境、测试任务、测试模型的种类繁多。

趋势与预测

  • 新兴话题：更多关于不同模型在特定任务场景下的详细比较，以及如何量化优越性程度。
  • 潜在影响：有助于开发者根据实际需求选择合适的LLM版本，也会影响后续LLM模型在编码方面的改进方向。

详细内容：

标题：LLM 中代码模型与基础模型的性能差异引发热烈讨论

在 Reddit 上，一则题为“How superior is Coder versions of LLMs compared to the base versions?”的帖子引起了广泛关注。该帖探讨了不同版本的 LLM 模型在编码方面的性能差异，比如 Qwen Coder Instruct 和 Qwen Instruct 模型。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于模型性能、适用场景以及训练效果等方面的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在不同规模和类型的模型在编码任务中的表现。有人表示，像 Qwen 2.5 这样的 7b 代码模型在某些情况下表现出色，可与 14b 的通用模型相媲美，但 30b 及以上的模型更优。有人分享道：“我的比较可能不那么恰当，但当我测试 Qwen2.5-7b 代码模型与 72B 指令模型时，72B 模型大幅优于 7b 代码模型，这毫无疑问。我还没测试 32b 的，但希望很快能发布一个包含独特指标和基准测试策略的代码库来回答这些问题。” 还有用户提到：“在我的经验中，对于 Qwen2.5 模型来说，更多的参数比代码微调要好。当我之前测试一个类似于‘创建一个带有随机数生成器的 HTML 页面，并且为用户添加一个在深色主题和浅色主题 UI 之间切换的选项’的提示时，7b Coder 未能添加一个有效的更改 UI 主题的选项，14b Instruct 使一切功能正常但 UI 很丑，32b Instruct 使一切功能正常且美观，72b Instruct 使一切功能正常且美观。对于更复杂的任务，例如告诉 Qwen2.5 根据指令用 HTML 和 JavaScript 制作一个小型功能性游戏，只有 72b 可以做到。”

也有人认为，在标准情况下，7B 编码指令模型在某些语言如 Python 中可能优于 32B 指令模型。但也有人指出，这很大程度上取决于具体的模型、数量和使用场景。例如，一些编码 LLM 在 Python 或 JS 方面表现出色，但在其他语言中则不然。而且对于某些复杂的任务，如让 LLM 编写一个不用 HTML 模板就能渲染 UI 的 JS 脚本，大多数 LLM 都会失败。

在讨论中，存在一定的共识，即模型的性能与规模、训练数据、适用语言和具体任务等多种因素相关。特别有见地的观点是，不同模型在不同场景下的表现各有优劣，不能一概而论。

总之，关于 LLM 中代码模型与基础模型的性能差异，目前还没有明确的定论，需要根据具体需求和场景进行评估和选择。