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讨论总结

此讨论围绕Judge Arena Leaderboard中不同大型语言模型（LLMs）的ELO评分对比展开。部分评论者对结果表示质疑，如Mistral 7B（v0.1）的表现超过其他知名模型不合理；还有人指出多数模型无官方Turbo版本可能影响图表准确性。也有评论者提供更新后的图表信息，且有关于不同模型的具体表现及得分差距缩小等讨论。同时，有人认为评判提示存在问题，整体讨论氛围理性且充满对LLMs性能评估的探索性。

主要观点

  1. 👍 对图表中Mistral 7B（v0.1）表现超GPT - 4等表示质疑
    • 支持理由：认为按照常理不该如此。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 评判提示存在问题
    • 正方观点：缺乏深度分析、具体标准，存在伪命题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Meta Llama系列模型在ELO评分对比中表现突出
    • 解释：Meta Llama 3.1 405B Instruct Turbo得分最高接近1400分等数据表明其表现突出。

金句与有趣评论

  1. “😂 This doesn’t make sense, in what world does Mistral 7B (v0.1!!) outperform GPT-4, GPT-3.5 and Claude 3 Haiku?”
    • 亮点：直接表达对结果不合理之处的疑惑。
  2. “🤔 There are no official Turbo models for most of these.”
    • 亮点：指出图表中模型版本方面的潜在问题。
  3. “👀 IMO, the judgement prompt is not very good: It doesn’t elicit a deeper analysis or give concrete criteria.”
    • 亮点：点明评判提示的不足。

情感分析

总体情感倾向为质疑和理性探讨。主要分歧点在于对ELO评分结果的合理性、评判提示的有效性。可能的原因是大家对LLMs性能评估的标准和准确性有不同的看法，以及对评判机制的期望有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着投票数增加，结果可能的变化以及如何进一步完善评判机制。
  • 潜在影响：对LLMs的发展方向和优化重点可能产生影响，也可能促使相关评估平台改进评估方式。

详细内容：

《关于大型语言模型评估的热门讨论》

在 Reddit 上，一个名为“Judge Arena Leaderboard: Benchmarking LLMs as Evaluators”的帖子引起了广泛关注。该帖包含一张展示不同大型语言模型 ELO 评分对比情况的图表，并提供了图片链接（https://i.redd.it/rcrq5uh6r02e1.png）。帖子获得了众多评论和较高的热度。

讨论的焦点主要集中在模型的表现评估、评判标准以及图表的可靠性等方面。有人质疑像 Mistral 7B（v0.1!!）这样的模型怎么会超过 GPT-4 等表现出色的模型。从 Leaderboard 可知，总投票数达到 817 次。还有人指出目前投票数量还不够，导致数据偏差较大，正负 100 elo 点的误差很离谱。

有用户提到 Judge Arena 使用 Together AI 进行 Llama 的推理，并提供了相关链接（https://www.together.ai/blog/meta-llama-3-1），称其性能似乎与某些参考模型匹配。

更新的图表显示，Claude 3 Opus 和 Claude 3.5 Haiku 等专有模型获得了较高的 ELO 分数，开源模型如 Qwen 2.5 7B Instruct Turbo 也表现不错。但也有人认为这个基准目前不太合理，比如评判提示不够完善，不能引发更深入的分析，也缺乏具体标准，可能存在方法上的缺陷。

总之，关于大型语言模型的评估讨论十分热烈，各方观点碰撞，但仍需更多投票和更完善的标准来得出更准确的结论。