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讨论总结

这个讨论主要围绕编程相关话题展开，特别是关于Qwen 2.5 32B等模型在编程挑战（如Leetcode问题）中的表现。大家对模型的能力、模型比较方式、基准测试的可靠性等提出了不同的观点，既有肯定也有质疑，整体氛围充满技术探讨的专业性。

主要观点

  1. 👍 Leet code问题可能在数据集中
    • 支持理由：一些模型能解决Leetcode问题可能是因为其在训练集中。
    • 反对声音：无明确反对。
  2. 🔥 Scale的排行榜存在问题，其编码排行榜不准确
    • 正方观点：有评论指出其排行榜不准确、私有评估不可信等。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 不应使用旧数据证明LLM价值，应用新问题测试
    • 支持理由：旧数据不能准确体现模型应对新情况的能力。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 不同模型对特定数据的表示能力不同
    • 支持理由：虽然都在互联网训练，但模型能力有差异。
    • 反对声音：无。
  5. 👍 Qwen Coder在编码方面是合法有效的，且编码能力优于Qwen - 72B和最新的mistral
    • 支持理由：通过使用体验得出。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Their coding leaderboard is WAY off.”
    • 亮点：简洁直白地指出Scale的编码排行榜偏差很大。
  2. “🤔 The new sonnet is lowkey creepy with how good it is…”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表达对新Sonnet表现的惊讶。
  3. “👀 There’s solid research where changing just the questions ever so slightly makes the LLM accuracy drop by 50% or even more.”
    • 亮点：引用研究结果说明LLM准确率受问题变化影响大。
  4. “😉 It’s too bad Scale doesn’t test more models.”
    • 亮点：表达对Scale未测试更多模型的遗憾。
  5. “🤨 Private evals can’t be trusted, we need a way to verify the results or it’s not credible at all.”
    • 亮点：强调私评估不可信，需要验证结果。

情感分析

总体情感倾向比较中立，大家主要是在理性地探讨编程模型相关的话题。主要分歧点在于对模型能力评价的标准以及对不同模型表现的看法。可能的原因是大家来自不同的编程背景，对模型有着不同的使用体验和期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：采用非专业人士标准衡量模型可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对编程模型的改进方向和评估标准可能产生影响，促使模型开发者更加关注模型在实际生活场景中的表现。

详细内容：

标题：关于 Qwen 2.5 32B 在编程挑战中的表现引发的热烈讨论

近期，一张展示编程挑战网站界面截图的帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。该截图呈现了一系列被标记为“Hard”（困难）级别的算法问题及其提交状态。此帖获得了众多的关注，引发了大量的讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 Qwen 2.5 32B 模型在解决这些编程问题上的能力。有人认为 Qwen 2.5 32B 表现出色，能够解决众多难题，比如 [AdhesivenessRich960] 表示“这就是为什么唯一可信的排名是使用私人评估的排名。Scale 的排行榜就是这样的排名。我希望一些大学或研究机构使用私人评估制作类似的排行榜。”但也有人对此持不同看法，如 [GROTOK3000] 说：“这只是表明它在数据集中。天啊，这就是为什么这个领域没有任何进展。当人们试图用当前一代的模型做实际的创新工作时，真正做实际新颖编程任务的人的经验。”

有人指出不同模型在不同方面的表现差异。[randombsname1] 称：“他们的编码排行榜偏差很大。Livebench 是唯一能显示 o1 模型在代码完成方面有多糟糕的基准。如果你依据这个基准，你会认为 o1 mini 是最好的编码模型，但在 Livebench 和 Aider 中，它们都被新的 Sonnet 超越。这正是因为它在代码完成方面太差。这对于任何制作不仅仅是简单脚本的人来说都是可验证的。这意味着 Scale 几乎肯定只是给它小的编码问题，在这些问题中 o1 模型通常可以一次生成。这对于脚本来说很酷。但在制作带有网络界面的 RAG 管道时就没用了…..我同意你的总体框架，但 Scale 在如何衡量领域方面有很大的缺陷。”

也有用户分享了自己的使用经历，[SomeOddCodeGuy] 说道：“我一直在摆弄 32b 编码器和 72b 指令，对它们有了很好的了解。一般来说，我发现 32b 作为代码编写者和 72b 一样好，甚至可能更好。我还发现 72b 的阅读理解和一般上下文理解远远超过 32b。”

关于 Qwen 2.5 32B 模型的性能和其在训练数据方面的情况，讨论中存在着诸多争议。有人质疑测试问题是否在训练集中，有人期待新的更强大的版本，也有人探讨如何更有效地评估模型在实际应用中的表现。这一讨论反映了大家对于语言模型在编程领域应用的关注和思考。

那么，Qwen 2.5 32B 模型到底在编程领域有着怎样的地位和未来发展前景？它能否真正满足实际编程需求，还是仅仅因为训练数据的优势而表现出色？这一系列问题仍待我们进一步探讨和观察。