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https://huggingface.co/spaces/AtlaAI/judge - arena

讨论总结

这是围绕Judge Arena展开的讨论，涵盖多个话题。包括对不同模型如LLama看好、Qwen 2.5 7B Instruct Turbo表现有趣的看法，还讨论了项目初步结果的置信区间大难以得出结论，模型间性能差异和不同时刻结果变化。此外，对于Judge Arena中的微调、评判者、数据发布、评级算法等方面也有交流，还有人使用提醒功能要求1周后被提醒并得到RemindMeBot回应。

主要观点

  1. 👍 支持LLama取得胜利。
    • 支持理由：没有详细阐述，只是直接表明支持。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 初步结果的置信区间大，难以得出结论。
    • 正方观点：给出初步结果置信区间的情况，不同时刻图表不同结果等依据。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对Judge Arena中专用微调（Flow Judge）的表现好奇。
    • 解释：评论者表示平台看起来很酷，好奇微调表现。
  4. 💡 对于添加特定语言模型评判者（如Prometheus）的意愿取决于平台的有用性。
    • 解释：根据平台是否有用决定是否添加评判者。
  5. 💡 对添加Flow Judge模型存在疑虑。
    • 解释：因其支持的评分量表数量有限，而平台目前对评判提示编辑无限制。

金句与有趣评论

  1. “😂 LLama for the win”
    • 亮点：简洁直白地表达对LLama的支持。
  2. “🤔 Interesting how well Qwen 2.5 7B Instruct Turbo is doing on here!”
    • 亮点：表达对特定模型表现的兴趣。
  3. “👀 Preliminary results, note the still very large confidence intervals.”
    • 亮点：指出初步结果置信区间大这一关键情况。
  4. “🤔 This is pretty cool, I’m curious how the dedicated fine - tunes (Flow Judge) stack up”
    • 亮点：体现对平台专用微调的好奇。
  5. “😎 Yep! Will be releasing 20% of the voting data to the community, hopefully to build more aligned models :)”
    • 亮点：表明会向社区发布部分投票数据及其目的。

情感分析

总体情感倾向比较中立，没有明显的褒贬偏向。主要分歧点较少，可能是因为讨论热度整体不高，大家更多是在陈述自己的观点或疑问。例如在对添加Flow Judge模型上有疑虑，但这只是针对模型功能特点而言，并非情感上的对立。

趋势与预测

  • 新兴话题：Glicko作为评级算法可能会引发后续关于评级算法改进以及可解释性的进一步讨论。
  • 潜在影响：如果数据发布（如20%投票数据）得以实施，可能会对相关模型的改进（如通过强化学习人类反馈的微调）产生积极影响。

详细内容：

《关于“Judge Arena: Benchmarking LLMs as Evaluators”的热门讨论》

在 Reddit 上，一则题为“Judge Arena: Benchmarking LLMs as Evaluators”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了链接（https://huggingface.co/spaces/AtlaAI/judge-arena），获得了众多用户的参与，评论区热闹非凡。

讨论的焦点主要集中在不同模型的表现以及相关数据的分析上。有人认为“LLama 会胜出”，还有人指出“Qwen 2.5 7B Instruct Turbo 的表现很有趣”。有人提到“初步结果中，置信区间仍然很大，还不能得出结论”，也有人表示“之前的图表在 17:00 UTC 最后更新，这次是 20:00 UTC，但仍不具有显著意义”。有人好奇“专用的微调（Flow Judge）表现如何”，还有人讨论是否能无限制地设置提示。另外，有人询问是否有计划发布个人偏好数据用于 RLHF 风格的微调，以及对于 Glicko 这种评分系统的看法。

有人表示“会向社区发布 20%的投票数据，希望能构建更一致的模型”，同时也有人担忧 Glicko 评分系统的可解释性，认为人们可能更习惯 Elo 评分。

这场讨论的共识在于都在对不同模型和评分系统进行探讨，试图找到更优的方案。而特别有见地的观点是关于不同模型表现的分析以及对新评分系统的思考，这丰富了整个讨论的深度和广度。

总的来说，这次关于“Judge Arena: Benchmarking LLMs as Evaluators”的讨论，为相关领域的研究和发展提供了多元化的思路和有价值的参考。