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讨论总结

此讨论主要聚焦于qwen2.5 - coder - 32b - instruct等AI模型。从模型在不同语言提示下对自身开发者的认知差异展开，进而深入探讨模型训练情况、是否存在幻觉现象、数据来源等相关问题，评论者们积极分享自己的测试结果、观点和疑惑，整体氛围偏技术探讨。

主要观点

  1. 👍 代码生成质量是评判模型的关键因素
    • 支持理由：评论者“standard - protocol - 79”表示只要模型能生成像样的代码就不在乎其他的。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen存在认错自身开发者的情况且可能是训练不足导致的
    • 正方观点：评论者martinerous指出Qwen有时会回复自己是由其他公司制造的，猜测是训练不够充分。
    • 反方观点：无
  3. 💡 模型的有效性取决于使用场景
    • 解释：“notsoluckycharm”指出模型效果非常依赖使用场景，如转换Haskell语言时效果不好。
  4. 💡 不同模型在不同语言中的使用体验有差异
    • 解释：“xolotl96”分享在vscode中该模型在Python里还可以，但同事在C语言编程中发现几乎无法使用。
  5. 💡 LLMs不具备内省能力，对自身的认知源于系统提示
    • 解释：有评论者认为向LLM询问自身相关问题只会得到无价值的答案，因为其自身没有真正意义上的自我认知能力，只能依据预设的系统提示来作答。

金句与有趣评论

  1. “😂 standard - protocol - 79: I dont care as long at it generates decent code”
    • 亮点：简洁地表达了对模型评判的关键在于代码生成质量的态度。
  2. “🤔 martinerous: We already had this topic a few times here. Qwen may sometimes reply it’s made by Anthropic or OpenAI or Microsoft or Meta. I guess, they just did not train it "hard enough" on its real identity.”
    • 亮点：指出Qwen认错开发者的现象不是个例，并提出训练不足的推测。
  3. “👀 notsoluckycharm: Very use case dependent. It can’t convert Haskell very well to other languages.”
    • 亮点：明确阐述模型有效性与使用场景的关系并举例。
  4. “😉 xolotl96: I find it pretty ok in python (I was using github copilot before), but other collegues that code in C found it almost unusable.”
    • 亮点：直观地对比了模型在不同语言中的使用体验。
  5. “🧐 LLMs are not capable of introspection.”
    • 亮点：概括性地提出关于LLMs能力的重要观点。

情感分析

总体情感倾向为中性偏探讨。主要分歧点在于对模型各种现象（如认错开发者、不同语言表现等）的原因解读。可能的原因是大家从不同的测试场景、技术理解角度出发，如有的从模型训练数据角度考虑，有的从模型本身功能特性出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在不同语言下的表现差异可能会引发关于模型语言适配性优化的后续讨论。
  • 潜在影响：对AI模型开发者来说，关于模型训练数据的探讨可能促使他们更加重视数据的清理和来源管理，以减少模型出现幻觉、认错自身等问题。

详细内容：

标题：Reddit 热议 Qwen 模型身份识别问题

近期，Reddit 上一则关于 Qwen 模型身份识别的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了多张 Qwen 模型在不同场景下的聊天界面截图，以及众多用户的热烈讨论。帖子获得了大量的点赞和评论。

讨论主要围绕着 Qwen 模型在被询问身份时给出的不一致回答。有人表示不在意只要能生成不错的代码就行，也有人认为其性能与 GPT-4 相比还有差距。还有用户指出，Qwen 有时会声称自己由 OpenAI、Anthropic 等公司制造。

有用户分享道：“我对它进行了更多测试，对于某些提示它回答正确，但对于其他一些则回答错误。它可能在训练数据中看到了太多‘我是 ChatGPT 由 OpenAI 制造’这样的内容。”

有人认为：“Qwen 可能只是训练得不够‘用力’在其真实身份上。”但也有人反驳说：“证明这一点。”

一些用户表示，LLMs 不具备自我内省能力，问它们自身的情况只会得到无价值的回答。还有人指出，模型可能使用了其他模型的合成数据，导致身份识别出现混乱。

总的来说，Qwen 模型的身份识别问题引发了大家对于模型训练数据、质量控制以及能力边界的深入思考和激烈讨论。