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讨论总结

这是一个关于小模型(<5B)的MMLU - Pro分数的讨论。参与者对不同模型如Qwen2.5、Phi模型、Mistral等的性能进行评价比较，还探讨了MMLU - Pro作为小模型基准测试的适用性，整体氛围是理性讨论且存在不少争议点。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 0.5B相对于其规模来说表现很惊人
    • 支持理由：评论者Down_The_Rabbithole直接指出该模型的表现相对于规模很出色。
    • 反对声音：未提及。
  2. 🔥 MMLU不适合作为比较小模型的基准
    • 正方观点：radiiquark认为MMLU主要衡量知识/记忆，小模型本就不应用于这类任务，所以不适合。
    • 反方观点：未提及。
  3. 💡 Mistral是很棒的模型且受多数人喜爱
    • 解释：AaronFeng47指出虽然Mistral在开放大语言模型排行榜上分数低，且在MMLU - Pro测试中表现差于预期，但在多语言摘要任务中表现很好，多数人喜欢这个模型。
  4. 💡 Phi 3.5 mini被过度基准测试，实际没什么用
    • 解释：Few_Painter_5588表示它只是被训练得擅长应对基准测试，实际智能很表面，逻辑不如基准分数显示的那样好，还有试用体验差、会产生幻觉等问题。
  5. 💡 Phi在科学知识和推理方面是最好的小模型
    • 解释：Dance - Till - Night1称自己几个月来一直将Phi作为日常使用模型，认为就科学知识和推理而言它是最好的小模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen2.5 0.5B is insane for its size”
    • 亮点：形象地表达出Qwen2.5 0.5B模型的性能相对于其规模的出色程度。
  2. “🤔 I don’t think MMLU is a good benchmark for comparing small models… it primarily measures knowledge/memorization and for tasks that require that you shouldn’t be using a small model in the first place.”
    • 亮点：对MMLU作为小模型比较基准提出了很有深度的质疑。
  3. “👀 Phi模型be like: "Pretraining on the Test Set Is All You Need"”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表达对Phi模型像是仅在测试集预训练的看法。
  4. “😂 I never understood how phi models are scored that high, while anything I’ve tried was pure dog shit.”
    • 亮点：直白地表达出对phi模型高评分与自身糟糕体验之间反差的疑惑。
  5. “🤔 Mistral Nemo also scores really low on open llm leaderboard, but it’s a great model and most people like it”
    • 亮点：指出Mistral模型虽然在排行榜分数低但实际是很棒且受欢迎的模型。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有对某些模型如Qwen2.5、Mistral等的正面评价，也有对Phi模型较多的负面评价。主要分歧点在于对Phi模型的评价，有人认为它是很好的模型，在科学知识和推理方面表现优秀；而另一些人则觉得它是令人沮丧的模型，被过度基准测试，实际使用体验差。可能的原因是大家使用模型的场景、目的以及对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于小模型特定训练下的分数表现可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对小模型开发方向可能产生影响，如果MMLU - Pro确实不适合作为小模型的基准，那么可能会促使开发新的更适合小模型的基准测试工具或方法。

详细内容：

标题：关于小型模型 MMLU-Pro 分数的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“MMLU-Pro 分数的小型模型（<5B）”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含一张图片的链接（https://i.redd.it/dbqap2z19nyd1.jpeg），并引发了众多激烈的讨论。点赞数和评论数众多，大家主要围绕着不同小型模型的性能表现展开了探讨。

讨论的焦点集中在各个模型的优势与不足。有人认为 Qwen2.5 0.5B 的表现令人惊艳，1.5B 和 3B 也颇具竞争力。有用户分享道：“Phi 模型就像‘在测试集上进行预训练就是你所需要的全部’。但也有人指出 Phi 模型在翻译等简单任务上表现不佳，常常伴有不必要的注释。而 Qwen2.5 和 llama3.2 则在格式、创意写作等方面表现出色。比如有用户说：“我尝试了 llama 3.2，它在科学推理和知识方面表现相当糟糕，但 qwen 2.5 则相当接近。Llama 3.2 和 Qwen 2.5 在格式、创意写作和其他任务上都好很多，但就纯粹的科学推理和知识而言，phi 是最好的。你可以自己试试。”

有人认为 Phi 模型并非在测试集上训练的，也有人觉得 Phi 模型虽然在某些方面表现出色，但实际性能并非如预期。比如有用户表示：“我从未理解 Phi 模型是如何获得如此高的分数的，而我尝试的任何东西都纯粹是垃圾。” 还有用户分享：“我测试了 phi 3 早期版本，记得它并不达标。我很惊讶它竟然超过了 qwen。我一定是有一些早期损坏的 gguf。”

对于 MMLU-Pro 作为衡量小型模型的基准，也存在不同看法。有人认为它主要测量知识/记忆，对于需要推理的任务，不应该首先使用小型模型。比如有人说：“在这么小的规模下，我会认为知识是以推理为代价获得的。” 还有人质疑：“那对于推理，哪个基准是最好的？”

关于不同模型的实际使用体验，也有众多分享。有人表示 Ministral 3B 在自己的测试中表现很好，优于这里列出的其他模型。也有人认为 Phi 3.5 mini 基本没什么用，其智能水平很表面，远不如其基准分数所显示的那么有逻辑。

总之，这场讨论充分展现了大家对于小型模型性能评估的关注和思考，也反映了不同用户在实际使用中的多样体验和见解。但究竟如何更准确地评估小型模型的性能，仍有待进一步的探讨和研究。