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讨论总结

帖子展示了不同公司的最佳封闭和开放语言模型的排名表格，主要涉及AI模型相关信息。评论的主题较为多样化，包括对模型表现超出规模的好奇、对模型趋同的看法、对特定模型（如Gemma）被低估的观点、对Chat Arena作为排名基准的质疑等，整体氛围是积极探讨与质疑共存。

主要观点

  1. 👍 Gemma 27B表现远超其规模很有趣。
    • 支持理由：通过实际观察发现其表现与规模不符。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 模型在趋同，OpenAI不再具有绝对优势。
    • 正方观点：各模型间差异逐渐缩小。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 开放模型与闭源模型竞争力相当，硬件是瓶颈。
    • 理由：从模型实际发展和性能比较得出。
  4. 🤔 Gemma是被低估的模型。
    • 支持理由：在与本地模型对比中理解技术问题表现突出。
    • 反对声音：无。
  5. 😕 Chat Arena是大型语言模型质量的差基准。
    • 支持理由：基于大众（非专家）感知的质量排名不可靠。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 ihatebeinganonymous: Interesting that Gemma 27B is performing far above its size.”
    • 亮点：指出了Gemma 27B表现与规模的特殊关系。
  2. “🤔 All models seem to be converging! We are no longer in the ChatGPT 3.5 era where the OpenAI seemed insurmountable.”
    • 亮点：敏锐观察到模型趋同以及OpenAI优势的变化。
  3. “👀 I think gemma is very underrated model. I was experimenting with asking some technical questions to many many models and gemma was only one which understood what I am talking about from all my local models (beating qwen 72b, llama 70b, etc).”
    • 亮点：通过自己的实验得出Gemma被低估的结论。
  4. “😕 avianio: Chat Arena is a really poor benchmark of large language model quality.”
    • 亮点：直接表达对Chat Arena作为基准的负面评价。
  5. “😊 Good stuff! Thanks for sharing!”
    • 亮点：对帖子内容表示认可和感谢。

情感分析

总体情感倾向是中性偏质疑。主要分歧点在于对Chat Arena作为排名基准的看法，以及对部分模型表现和被低估情况的观点。可能的原因是大家基于不同的测试经验、对模型的理解以及对排名依据的不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于特定模型（如Sonnet）的排名和性能的讨论可能会增加。
  • 潜在影响：对AI模型开发者来说，这些讨论可能促使他们重新审视模型评价标准，改进模型性能；对使用者来说，有助于更理性地选择适合的模型。

详细内容：

标题：Reddit 热议 AI 语言模型排名

在 Reddit 上，一张关于不同公司开发的最佳封闭模型和开放模型的表格引起了广泛关注。该表格详细列出了各公司模型的相关参数和得分排名，截至目前已获得了众多点赞和大量评论。

讨论主要围绕着表格中各模型的表现展开。有人指出，Gemma 27B 的表现远超其规模，令人印象深刻。还有人认为，竞技场得分具有一定的欺骗性，更倾向于通过 MMLU-PRO 进行比较。

对于语言模型的发展，观点各异。有人认为所有模型似乎正在趋同，美国和中国的公司在语言模型领域占据绝对主导，而 Mistral 是唯一非美中公司。也有人提出，虽然在文本方面模型在趋同，但在功能上存在差异，比如 OpenAI 在某些方面仍有优势。但也有人认为这种优势不会持久，因为 AI 很快就能自行编码其功能。

有用户分享了自己使用 Gemma 模型的经历，表示它在理解技术问题方面表现出色。还有人表示喜欢 Mistral 模型，因为它是欧洲的模型且遵循欧盟规则。

同时，也存在对 Chat Arena 作为语言模型质量基准的质疑。有人认为它不够准确，排名基于公众感知，提问可能不专业；也有人认为数据格式奇怪，公司名称拼写有误等。

究竟如何看待这些语言模型的表现和排名，以及未来语言模型的发展趋势如何，仍有待进一步的讨论和观察。