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讨论总结

本讨论围绕标题中7B模型与gpt 4 turbo相当这一说法展开。评论者们从不同角度发表观点，涉及各种模型如qwen系列、Qwen2.5模型等，还讨论了数据集humaneval的问题、aider基准测试的优劣，以及模型量化相关话题，同时还有人分享自己在模型使用中的体验和遇到的问题，整体氛围是技术交流且存在不同观点的交流与碰撞。

主要观点

  1. 👍 qwen模型系列很强大。
    • 支持理由：未明确提及，可能基于使用者的普遍认知或使用体验。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 humaneval数据集存在诸多问题。
    • 正方观点：数据集破损、老旧且可能被大量训练数据污染。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 推荐aider的基准测试或其他旋转代码基准测试。
    • 支持理由：humaneval数据集存在问题，所以推荐这些测试。
    • 反对声音：有评论者质疑Aider基准测试存在问题。
  4. 🤔 质疑7B模型与gpt 4 turbo相当这一说法。
    • 正方观点：有评论者自己测试发现二者在自己项目中有很大差距，7B模型通过率低。
    • 反方观点：无。
  5. 😎 喜爱Qwen2.5模型。
    • 支持理由：在有限资源下使用效果好，32b版本与其他模型相当甚至更好。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 qwen is absolutely a beast series of models.”
    • 亮点：简洁地表达出qwen模型的强大。
  2. “🤔 humaneval is a broken, old, and probably heavily contaminated in lots of training data by now dataset, so take that with a grain of salt.”
    • 亮点：指出humaneval数据集的问题并提醒对待结果要谨慎。
  3. “👀 Better to look at aider’s benchmarks, or any of the rotating code benchmarks, where they change the sets every month.”
    • 亮点：在指出humaneval数据集问题后给出替代的参考基准测试。
  4. “😏 I feel 32b is on par with like gpt - 4 - o mini and Claude Haiku, maybe even better.”
    • 亮点：对Qwen2.5模型32b版本与其他模型进行比较并给予高度评价。
  5. “🤨 I tested them an they were not even remotely close in my projects.”
    • 亮点：通过自己的测试结果对标题观点进行反驳。

情感分析

总体情感倾向为中性偏理性，主要分歧点在于对7B模型与gpt 4 turbo是否相当的看法，以及对humaneval数据集、aider基准测试的态度。可能的原因是大家基于不同的使用体验、测试环境和对相关技术的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何在不同模型中找到最佳性能配置的讨论，以及如何在有限资源下更好地利用模型。
  • 潜在影响：对于人工智能模型开发和使用者来说，可能促使他们更加谨慎地选择数据集和基准测试，同时也会影响对不同模型性能的评估和选择。

详细内容：

标题：7B 模型能否与 GPT 4 Turbo 相媲美？Reddit 上的热议

在 Reddit 上，一个关于“7B 模型与 GPT 4 Turbo”的话题引发了众多关注。此贴包含了多张与模型相关的图片，比如显示代码编译和测试过程的命令行界面截图，以及不同模型测试结果的表格等。该贴获得了大量的评论和讨论。

主要的讨论方向围绕着各个模型的性能比较以及相关测试的准确性。

核心问题在于：7B 模型是否真的能与 GPT 4 Turbo 达到同等水平？

讨论焦点与观点分析：

有人认为 Qwen 是非常出色的系列模型，但也指出 humaneval 可能存在数据污染等问题，建议参考 aider 的基准测试。比如，有用户说：“[ResidentPositive4122] qwen 是绝对的优秀模型系列。话虽如此，humaneval 是一个有缺陷、老旧，并且可能在大量训练数据中被严重污染的数据集，所以对此要持保留态度。最好看看 aider 的基准测试，或者任何每月更换测试集的循环代码基准测试。”

有人好奇 Supernova Medius 的表现是否更好，以及它与 Qwen 的关系。例如：“[m_abdelfattah] 有谁知道 Supernova Medius 做得更好吗？它是基于 Qwen 构建的。”

有人觉得 7B 模型对于 14B 来说不错，但可能不如 GPT 4 或更新的 70B 模型。比如：“[Some_Endian_FP17] 对于 14B 来说很棒，也许不如 GPT4 或更新的 70B 模型。”

有人认为 Aider 基准测试不客观。比如：“[TheHippoGuy69] Aider 基准测试也是垃圾，他使用小型模型作为评判标准，而且只有 OpenAI 模型。难怪 GPT 在他的列表中排名很高。这不是客观的。”

有人指出评估中使用的是 F16，强调了模型在全质量下的潜力。比如：“[MaasqueDelta] 注意到非常重要的一点：在评估中，据说进行评估的人使用的是 F16。所以，这是未量化的 7B 模型。它只展示了语言模型在全质量时能够有多强大。如果一个未量化的 7B 模型这么好，想象一下一个未量化的 70B 参数模型，或者 405B 参数模型。”

有人分享了自己使用 Qwen2.5 模型的个人经历，认为其性能优秀。例如：“[indrasmirror] 喜欢 Qwen2.5 模型。我觉得 32b 与像 gpt-4 - o mini 和 Claude Haiku 相当，甚至可能更好。当我需要把事情做好时，它绝对是我的首选。如果我能在本地使用具有 Claude 级别上下文窗口的它，我会很开心。”

也有人在自己的项目测试中发现 7B 模型与 GPT 4 Turbo 差距很大。比如：“[dubesor86] 我测试过它们，在我的项目中它们甚至远不接近。7B 得到了约 13%，而 4 Turbo 为 91%。我的测试不包括大量此类测试，因为这是基于我在编码时遇到的实际问题，但仍然，差距就像 2.5 次通过与 11 次通过。”

讨论中的共识是对于模型性能的评估存在多种观点和不确定性。

特别有见地的观点是关于评估中使用的技术和参数对结果的影响，以及不同模型在实际应用中的表现差异，这丰富了关于模型比较的讨论。