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讨论总结
这个讨论主要围绕Llama - 3.1 - 8B作为评估器的早期结果展开。话题包括对该模型早期结果的惊叹、对不同参数下的表现探讨、分享相关训练结果和训练目标、对评估器概念的解释、对评估过程中模型信任度的讨论等,整体讨论氛围较为学术和平静,大家在互相分享知识和观点。
主要观点
- 👍 对Llama - 3.1 - 8B作为评估器的早期结果表示惊叹
- 支持理由:结果接近某些标准。
- 反对声音:无。
- 🤔 质疑使用11B是否能在知识方面与其他模型达到同等水平
- 正方观点:11B相比8B有参数改进,可能会有不同表现。
- 反方观点:无。
- 🔥 探讨提到的11B是指Llama - Guard还是Vision模型
- 正方观点:可能是Vision模型,因为有额外参数。
- 反方观点:无。
- 💡 认为11B模型可能提高分数的想法很有趣
- 解释:从参数改进的角度看有一定合理性。
- 🤓 好奇缩放定律是否适用
- 解释:希望从定律角度探究模型表现。
- 📈 打算周末用70B在相同数据上进行训练并分享结果
- 解释:为了进一步探索模型在不同参数下的性能。
- 📝 阐述Llama Vision模型训练时文本变换器权重被冻结的情况
- 解释:分享模型训练的相关技术细节。
- 💻 分享训练8B评估模型使用RPO训练目标的结果并表示有效
- 支持理由:有实际结果表明有效。
- 反对声音:无。
- 🤝 希望得到不同训练目标或数据领域的想法
- 解释:为了提升模型性能。
- 🤔 对于成对比较和二进制分类可信任LLM,但认为绝对评级感觉不对
- 解释:基于对不同评估方式的感受。
金句与有趣评论
- “😂 lordpuddingcup: Wow thats really close!”
- 亮点:直观表达对Llama - 3.1 - 8B作为评估器早期结果的惊叹。
- “🤔 lordpuddingcup: I wonder if oyu had used the 11b if you’d already be to parity with 4o with the slight improvement in available params for knowledge”
- 亮点:提出关于11B模型的假设性思考。
- “👀 Uncle___Marty: Guessing they meant the Vision model but thats just the 8B with an additional 3B of vision params. Their thought about a decent 11B model maybe pulling scores up a little IS interesting though.”
- 亮点:对11B模型可能指代的对象进行推测并认可其可能提升分数的想法。
- “💡 fortunemaple: Yeah curious to see if scaling laws hold here. Will be training the 70B on the same data mix this weekend and will share if that does any better”
- 亮点:表达对缩放定律的好奇并打算进行进一步的训练实验。
- “📖 jpydych: According to Llama’s paper, during Llama Vision models training, the text transformer weights were frozen.”
- 亮点:分享Llama Vision模型训练时的技术细节。
- “🧐 Kathane37: Curious about what an evaluator Could you please explain me what is this ans what am I looking at?”
- 亮点:直接表达对评估器概念的疑惑。
- “👍 fortunemaple: Sure! An evaluator or “LLM - as - a - Judge” is a popular approach for automatically grading AI outputs using a separate language model.”
- 亮点:清晰解释评估器概念。
- “🤔 Taenk: What are the downstream use cases? Fine tuning of other LLMs?”
- 亮点:提出关于评估器下游用例的疑问。
- “💡 fortunemaple: The most immediate use case is for AI devs to get quick signal when they’re experimenting with prompts, models, etc. for their application, as the LLM - judge can grade the outputs.”
- 亮点:阐述评估器对AI开发者的直接用途。
- “📈 fortunemaple: The results on RewardBench also indicate it might be useful as a reward model for fine - tuning with RL”
- 亮点:指出评估器在强化学习微调中的潜在用途。
情感分析
总体情感倾向是积极和好奇的。主要分歧点较少,大家更多是在分享知识和探讨问题。可能的原因是这是一个相对专业的话题,参与者都是抱着学习和交流的态度参与讨论。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会有更多关于不同参数下模型训练结果的分享和比较。
- 潜在影响:有助于Llama模型相关研究的推进,以及在AI开发中评估器概念的更广泛应用。
详细内容:
《关于早期训练 Llama-3.1-8B 作为评估器的热门讨论》
在 Reddit 上,一个关于早期训练 Llama-3.1-8B 作为评估器的帖子引发了众多关注,获得了大量的点赞和评论。帖子中包含了一张图片,但由于连接错误无法正常显示,图片链接为:https://i.redd.it/gwlbriyrdu4e1.png 。
这个帖子引发了多个方向的讨论,核心问题是不同模型参数对评估效果的影响以及其可能的应用场景。
在讨论中,有人惊叹于训练成果,好奇如果使用 11B 模型是否能与 4o 模型在知识见解和观点方面持平,还有人对其提到的是 Llama - Guard 还是 Vision 模型进行了思考。有人猜测所指的可能是 Vision 模型,并认为虽然这只是 8B 增加了 3B 的视觉参数,但关于一个不错的 11B 模型可能会稍微提高分数的想法很有趣。有人表示将在本周末训练 70B 模型,并分享结果。
有人提到根据 Llama 的论文,在 Llama Vision 模型训练期间,文本转换器的权重是冻结的。这使得需要大型视觉编码器,但能确保文本能力不会变差。
还有人对不同的训练目标和可探索的数据领域以进一步提高性能感兴趣,有人好奇评估器是什么,有人询问下游的使用案例是否是对其他 LLM 的微调。
有人分享了一篇博客文章的链接[https://www.atla-ai.com/post/evaluating-the-evaluator],介绍了训练 8B 评估模型的最新结果。
有人提供了一个关于评估器的详细解释的链接:[https://eugeneyan.com/writing/llm - evaluators/] 。
总之,这次讨论展示了大家对训练 Llama-3.1-8B 作为评估器的浓厚兴趣和深入思考,为相关研究和应用提供了丰富的观点和思路。
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