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这是对Qwen 2.5与Llama 3.1对比示例的后续跟进，针对那些难以理解基准分数纯数字的人。https://llminfo.image.fangd123.cn/images/tc8li5rva94e1.png!/format/webp。#基准解释：GPQA（研究生级别的谷歌无法解决的问答）：由领域专家创建的包含448个生物、物理和化学多项选择题的具有挑战性的基准。这些问题是特意设计为“谷歌无法解决”的 - 即使是有网络访问权限的熟练非专家也只能达到34％的准确率，而博士级别的专家能达到65％的准确率。旨在测试无法通过简单网络搜索解决的深层次领域知识和理解能力。该基准旨在评估人工智能系统处理需要真正专业知识的研究生级科学问题的能力。AIME（美国数学邀请赛）：一个基于AIME竞赛问题的具有挑战性的数学竞赛基准。测试高中水平的高级数学解题能力。问题需要复杂的数学思维和精确计算。MATH - 500：一个包含500个各种数学主题（包括代数、微积分、概率等）问题的综合数学基准。测试计算能力和数学推理能力。更高的分数表明更强的数学解题能力。LiveCodeBench：一个实时编码基准，用于评估模型为编程问题生成功能性代码解决方案的能力。测试实际编码技能、调试能力和代码优化能力。该基准衡量代码的正确性和效率。

讨论总结

这是一个关于QwQ与o1等对比的讨论，其中涉及多种基准测试的解释。评论内容包括QwQ 32B 8bit的测试结果、运行的耗时情况，还对不同模型成果的期待，如期待法国方面提升能力带来类似Mistral大型模型的成果。同时也有关于技术发展的观点交流，如强化学习推理的进展，以及对GPQA概念的解释和纠正等，整体氛围充满对模型技术的探索和讨论。

主要观点

  1. 👍 QwQ 32B 8bit运行特定论文中的提示全部回答正确。
    • 支持理由：评论者jeffwadsworth称完成运行并得到全部正确结果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 之前存在达到平台期的说法，现在是强化学习推理的首次迭代。
    • 正方观点：onil_gova提到现在是强化学习推理首次迭代，与之前到达平台期说法不同。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 GPQA与编程无关联，它聚焦于生物、物理和化学领域。
    • 支持理由：ApricoSun指出并给出网址依据，dmatora认可。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 智商不等同于智力，小模型QwQ因时间优势超越GPT - 4o。
    • 支持理由：ortegaalfredo提到观看QwQ实时CoT得出此结论。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 观看QwQ实时CoT令人惊叹。
    • 支持理由：ortegaalfredo明确表述观看体验。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 我终于完成了运行“GPT - 4 can’t reason”论文中的每一个提示通过QwQ 32B 8bit，并且它答对了每一个问题。”
    • 亮点：直接表明QwQ 32B 8bit在特定测试中的良好表现。
  2. “🤔 And for a moment there, they were saying we were reaching a plateau. This is the first iteration of reasoning with RL.”
    • 亮点：提出关于技术发展阶段的不同观点。
  3. “👀 GPQA is not related to programming. It’s focused on biology, physics, and chemistry: [https://huggingface.co/papers/2311.12022]”
    • 亮点：纠正对GPQA概念可能存在的错误认知并给出依据。
  4. “😎 A demonstration that IQ is not intelligence. QwQ is much smaller and dumber than GPT - 4o, but it has more time. And it surpasses it in almost everything.”
    • 亮点：阐述智商与智力的区别以及QwQ的优势。
  5. “😄 Well it works on 24GB 3090, but Q4 often behaves like Biden, so you can tell you need 2nd card to level it up with Trump.”
    • 亮点：用政治人物类比模型性能问题，虽然不适当但有趣。

情感分析

总体情感倾向积极，大部分评论者都在积极探讨模型相关的话题，包括分享测试结果、期待新成果等。主要分歧点较少，可能存在争议的点在于某些模型性能比较时缺乏依据，如Rakhsan认为r1表现优于QwQ和o1但未给出依据。这可能是因为不同评论者关注的模型特性不同，或者对模型评价的标准存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：元（Meta）使用QwQ技术训练llama - 405B的可能性。
  • 潜在影响：如果真的进行这种训练，可能会影响到相关模型在推理能力、性能等方面的表现，进而对AI领域的模型发展格局产生一定的影响。

详细内容：

标题：关于 QwQ 等模型的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于Qwen 2.5 vs Llama 3.1 illustration的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多，主要围绕着模型的性能、推理能力以及相关的技术细节展开。

讨论焦点与观点分析： 有人表示自己终于完成了将“GPT-4 can’t reason”论文中的每个提示通过 QwQ 32B 8bit 运行，且每个问题都回答正确，但分析过程耗费时间很长。比如，Wason Selection Task 在其系统上花了约 30 分钟，并产生了大量内部对话。 有人询问能否分享结果，还有人想了解所用的上下文大小和 VRAM 情况。有用户称使用 llamacpp 与 QwQ q4km 在其 Rtx 3090 和 16k 上下文中能完全加载，速度为 40 个令牌/秒。 有人好奇该模型的最大上下文是否为 32k，并给出了相关的运行命令。 有用户提到现在需要法国的同行们提升水平，还有人提到了不同的模型，如 Claude，并探讨了其特点。 有人提到 GPQA 是 Google-Proof Q&A 基准测试，专注于生物、物理和化学，还提供了相关论文链接。 有用户在朋友生日晚宴上发布模型并分享相关体验，认为本地模型的推理能力令人惊叹，同时探讨了不同语言对思考和表达的影响。 有人认为小型的 32B 模型 QwQ 能在很多方面超越 GPT-4o，还提到“愚蠢”的人可以通过学习模仿 QwQ 思考方式来提高思考能力。但也有人认为 QwQ 思考方式并非非常智能。 有人指出在使用 Ollama 时要注意默认上下文大小为 2k，还提到了一些性能问题及可能的解决方法，不过也有人认为在无关主题中随意引入政治是不合适的。 有人询问是否有 QwQ 的草案模型，有用户分享了一些相关经验和见解。

在这场讨论中，大家对于模型的性能、应用场景和发展前景存在不同的看法，但也在一定程度上达成了对于深入研究和优化模型的共识。