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根据Qwen 2.5 Coder技术报告（https://arxiv.org/pdf/2409.12186）：14b在这组基准测试中有严重下降，其他基准测试未显示这种下降，由于这是我能在本地使用的最大模型，所以觉得很有趣。仅基于这些基准测试，我想尝试7b或者32b（由于没有显存，不能在本地运行32b）。另外，我发现在我的用例（SQL相关）中，非编码的14b通常表现更好，当我要求它修改或更新一段SQL代码时，它能理解我的意思。情况可能因人而异，我仍在试验。编码模型肯定在某些用例中有优势，但它们的总体理解能力似乎不如编码能力也不错的通用模型，也许我过于依赖它理解我需求的能力了？不确定！（可查看https://llminfo.image.fangd123.cn/images/dazx9d3qhi0e1.png!/format/webp了解14b与其他模型相比的下降情况）

讨论总结

原帖提到Qwen 2.5 Coder 14b在技术报告中的一些基准测试结果不如7b，认为这很奇怪。评论者们从不同角度展开讨论，有的指出表格数据可能存在错误，有的分享自己使用相关模型（如32B Q8、14B Coder等）时遇到的测试结果差异和技术问题，还有人认为技术报告中的基准测试结果可能是报告错误，整体氛围比较偏向技术探讨。

主要观点

  1. 👍 14B和1.5B模型表格中的数据除livecode基准测试外相同，这种数据情况可能是一个错误。
    • 支持理由：数据除特定基准测试外相同，不符合常理。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对Qwen 2.5 14B Coder的使用体验较好，怀疑技术报告中的基准测试结果为报告错误。
    • 正方观点：自己使用体验不错，在博客看到的基准测试结果符合预期。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 14b coder在特定提示示例下表现不佳，通用型14b在同样示例下表现完美。
    • 以SQL代码调整的示例说明两者的差异。
  4. 💡 模型表现依赖于使用场景。
    • 不同的任务需求下，不同规模的模型有不同的表现。
  5. 💡 不同硬件配置（如VRAM、内存、显卡、处理器等）影响模型运行效果。
    • 硬件不同会导致模型运行速度、质量等方面的差异。

金句与有趣评论

  1. “😂 notnone：The numbers in the table of the 14B and 1.5B models are identical besides for the livecode benchmark, so probably it’s just an error.”
    • 亮点：直接指出数据可能存在错误，简洁明了。
  2. “🤔 FullOf_Bad_Ideas：I’ve been impressed by Qwen 2.5 14B Coder so far as I moved on from Deepseek V2 Lite to it on my work PC.”
    • 亮点：通过个人使用体验，表明14B Coder表现不错。
  3. “👀 YearZero：The 14b coder completely messed up (I’m using bartowski’s Q5_K_M gguf, but the generalist 14b did perfectly.”
    • 亮点：用具体实例说明14b coder和通用型14b在处理问题上的差异。
  4. “😉 The MegaMerge I’m using was trained on coding from other languages, so it has more pre - training and expanded parameters outside the English language that may help the model contextualize better.”
    • 亮点：解释MegaMerge的训练方式对模型构建语境的帮助。
  5. “🤓 I think this might simply be an error, but will keep an eye on further edits just in case.”
    • 亮点：表达对14b表现不如7b可能是错误的看法以及后续关注的态度。

情感分析

总体情感倾向比较中立，大家主要是在探讨技术问题。主要分歧点在于14b模型在基准测试中的表现不佳是真的存在问题还是数据错误导致。可能的原因是大家依据自己的使用经验、对数据的分析以及对技术报告的理解来发表观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：对不同模型进行更多场景下的测试以及对可能存在的标记器错误的深入研究。
  • 潜在影响：有助于优化模型的使用，提高模型在不同任务场景下的性能，对自然语言处理和机器学习领域的模型发展有一定的推动作用。

详细内容：

《关于 Qwen 2.5 Coder 14b 在技术报告中表现的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于 Qwen 2.5 Coder 14b 在技术报告中的表现引起了广泛关注。原帖指出，从技术报告https://arxiv.org/pdf/2409.12186来看，Qwen 2.5 Coder 14b 在一组基准测试中表现不佳，而其他基准测试未出现这种下滑。这一帖子获得了众多用户的参与讨论，评论数众多。主要的讨论方向集中在对这一表现的原因分析以及不同用户在实际使用中的体验差异。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，表格中 14B 和 1.5B 模型的数字在除 livecode 基准测试外几乎相同，可能是个错误。 有用户表示自己在简单测试中发现 32B Q8 不断给出错误答案。 还有用户分享自己下载多个 Q8 后不同的使用效果，有的无法产生有用结果，有的则表现出色。 一些用户认为可能是报道错误，也有人提到模型的表现往往取决于具体的使用场景。比如，对于特定的 Python 任务和问题解决，约 7B 参数的模型可能更适用；而对于需要更广泛数据集和技能集以及处理多语言的情况，Qwen 2.5 - Coder - 14B 可能是更好的选择。

同时，对于硬件配置较低的用户，选择合适的模型和量化参数至关重要。有人表示在配置有限的情况下，14B 模型可能运行非常缓慢，而也有人在相对较低的配置下使用默认量化版本的 14B 模型，效果并非想象中那么差。

总之，关于 Qwen 2.5 Coder 14b 在基准测试中的不佳表现，大家看法不一，仍需进一步观察和探讨。