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有时候，回顾旧技术会很有趣，我们很容易忘记过去的技术有多原始。还记得ChatGPT 3.5在处理非常简单的逻辑任务时很吃力吗（如这个）？给出一个关于人物速度比较的逻辑题，ChatGPT 3.5得出了错误答案。而1.5年后的Qwen2.5 3b（能在手机上运行）能得出正确答案。ChatGPT 3.5写的小故事也存在不合理之处（如这个）。两年后的Mistral Small 22b不仅能指出这个故事的不合理之处，还能修改这个故事。相比2022年被认为令人惊叹的ChatGPT 3.5，如今的本地小语言模型性能更好，而且能在配置低的电脑上运行。更不用说像Llama 3.3 70b和Qwen2.5 72b（如果有更强大的消费硬件来运行它们）这样更大的顶级本地模型了，它们会表现得更加出色。

讨论总结

这是一个关于ChatGPT 3.5的讨论。原帖通过与现在的本地模型对比，指出ChatGPT 3.5过去被看好但现在性能被本地模型超越。评论中涉及ChatGPT 3.5多方面能力，如多语言能力、通用知识、创意写作能力等的评价，也有关于其规模的争议，以及从技术潜力利用等更广泛角度展开的讨论，观点有赞同也有质疑，总体氛围比较理性。

主要观点

  1. 👍 ChatGPT 3.5多语言能力比现在本地模型好。
    • 支持理由：部分用户根据使用体验觉得ChatGPT 3.5在多语言能力方面表现更优。
    • 反对声音：有用户认为Mistral Large在多语言任务上远超ChatGPT 3.5。
  2. 🔥 ChatGPT 3.5在通用知识方面有优势。
    • 正方观点：与较小本地模型对比得出。
    • 反方观点：无明确反对观点提及。
  3. 💡 Mistral Small在创意写作方面被低估。
    • 解释：评论者认为在创意写作方面，小于等于32B的模型难以与Mistral Small相比，Qwen写作能力较差。
  4. 🤔 存在没有充分利用技术潜力的现象。
    • 解释：以视频游戏中GPU能力增强但开发者不追求极限发挥为例。
  5. 😕 ChatGPT 3.5在故事评分回答中体现出理解和智慧。
    • 解释：与新模型只列出事实错误相比，ChatGPT 3.5的回答体现出不同。

金句与有趣评论

  1. “我会说ChatGPT 3.5的多语言能力比我们现在拥有的任何本地模型都要好。”
    • 亮点：明确表达对ChatGPT 3.5多语言能力的肯定态度。
  2. “另一个ChatGPT 3.5的优势，至少与今天较小的本地模型相比，是通用知识。”
    • 亮点：指出ChatGPT 3.5在通用知识方面的优势。
  3. “对我来说，Mistral Large在多语言任务上似乎比GPT 3.5要好得多，而且优势很大。”
    • 亮点：直接对比Mistral Large和ChatGPT 3.5在多语言任务上的表现。
  4. “Honestly the real take away from this is that Mistral Small is seriously undervalued for creative writing.”
    • 亮点：强调Mistral Small在创意写作方面被低估。
  5. “我们没有利用技术潜力的历史。”
    • 亮点：从宏观角度指出技术潜力未被充分利用的现象。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。在对ChatGPT 3.5的评价上存在分歧，部分用户肯定其多语言能力和通用知识等方面的优势，如认为ChatGPT 3.5多语言能力比本地模型好、在故事回答中有理解和智慧；也有用户指出现在的本地模型在某些方面远超ChatGPT 3.5，如Mistral Small在创意写作方面被低估，Mistral Large多语言任务表现远超ChatGPT 3.5。分歧原因在于不同用户使用不同模型时的体验不同，以及关注的模型能力方面有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型在特定领域（如象棋）表现的深入探究。
  • 潜在影响：对人工智能模型的开发方向可能产生影响，促使开发者关注不同模型在多语言、创意写作等方面的优劣势，从而改进模型或调整开发重点。

详细内容：

标题：Reddit 热讨：ChatGPT 3.5 与现今语言模型的对比

在 Reddit 上，一则关于“ChatGPT 3.5 - Retroperspective”的帖子引发了热烈讨论。此帖指出，回顾过去，ChatGPT 3.5 在处理简单逻辑任务和创作合逻辑的短故事方面存在不足。比如，对于“Mayank 比 Gurjot 走得快，Lalit 比 Mayank 走得快，Gurjot 比 Lalit 走得快，如果前两个陈述为真，第三个陈述是？”这一问题，ChatGPT 3.5 给出了错误答案；其创作的兔子和乌龟的冒险故事也存在逻辑漏洞。帖子获得了众多关注，评论众多。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 ChatGPT 3.5 的多语言能力优于现有的本地模型，也有人指出其在通用知识方面表现较好。但也有人认为 Mistral Small 在创意写作方面被严重低估，其对 ChatGPT 3.5 故事的分析最为完美清晰。比如，有人分享道：“从我的回忆来看，2022 年测试 ChatGPT 3.5 时，它虽然不是很聪明，但在通用知识方面比后来发布的本地较小模型表现好很多。” 对于 ChatGPT 3.5 的评价存在争议。有人认为其对某些故事的理解和真正的智能体现在特定的回答中，并非只是列举事实错误。也有人觉得我们已经让 AI 发展到了应有的位置，只是还未达到最实用的程度。还有人提到，ChatGPT 3.5 与新模型如 Mistral 22b 的预训练数据可能相似，主要差别在于构建指令模型时的偏好对齐。

总的来说，这场讨论展现了大家对语言模型发展的关注和思考，也反映出不同模型在不同方面的优势和不足。