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讨论总结

该讨论围绕新的大学级数学基准U - MATH展开。参与者分享了不同模型在该基准测试中的表现，如Gemini Pro在解题和数学判断能力方面表现较好，Qwen在部分测试中有独特表现等。也涉及到一些未被纳入测试的模型以及对未来可能纳入测试的讨论。同时，对模型的特性如小模型在理解上下文线索方面的不足、Qwen模型遵循指令的问题等进行了探讨，还对模型间的差异存在疑惑，整体氛围积极且具有探索性。

主要观点

  1. 👍 Gemini在多个数学基准测试中表现最佳。
    • 支持理由：在LiveBench数学排行榜以及其他很多类别中名列前茅，在FrontierMath中表现优异。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 团队推出了新的大学水平数学测试基准。
    • 正方观点：为测试LLMs在大学水平数学方面提供新的评估标准。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen模型在遵循指令方面存在困难。
    • 支持理由：容易出现幻觉或自行解决问题，在判断对错方面存在问题。
    • 反对声音：有人认为不是被“削弱”而是“太聪明或太乐于助人”。
  4. 🤔 小模型在理解上下文线索方面存在不足。
    • 解释：以编程中使用小模型的经历为例，小模型无法理解实际问题，而大模型能指出问题所在。
  5. 😎 Claude在编码方面更出色，推测各公司人工智能训练有专注领域。
    • 支持理由：评论者的主观感受及编码能力和数学能力可能存在相关性。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Gemini is consistently the best math model in every benchmark.”
    • 亮点：直接表明Gemini在数学基准测试中的领先地位。
  2. “🤔 U - MATH - to check solution abilities: Gemini Pro significantly better; Qwen is strong second place (over GPT - 4o and Claude)”
    • 亮点：清晰地阐述了在U - MATH测试中Gemini Pro和Qwen的解题能力排名情况。
  3. “👀 I don’t know what Google is doing to it that makes it so good in math, but it’s working very well.”
    • 亮点：表达对Google使Gemini在数学方面表现出色的好奇。
  4. “😉 For some reason it makes sense to me that Google’s models are the best in math because DeepMind was always focused on developing cutting edge and especially science/math focused ML technology.”
    • 亮点：解释了Google模型在数学方面表现好的可能原因。
  5. “💡 Oh yeah, and this was a problem for us =)\nThey are too good, but really struggle with let’s say "instructions following" when judging – pretty often Qwen models just hallucinatinate or start solve problems itself”
    • 亮点：指出Qwen模型在遵循指令方面存在问题的具体表现。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家积极分享和探讨各个模型在新数学基准测试中的表现，也对新基准测试的推出表示关注。主要分歧点在于对Qwen模型某些表现的看法，有人认为是存在不足，有人认为是“太聪明或太乐于助人”。可能的原因是对模型表现的评判标准不同，以及对模型特性理解的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：数学领域在微积分之外拓展到几何学的可能性，以及Phi - 4在新数学基准中的表现。
  • 潜在影响：对LLMs在大学数学教育、科研等相关领域的应用评估可能产生影响，也可能影响各个模型开发者对模型的改进方向。

详细内容：

标题：U-MATH 新基准测试中，Gemini 与 Qwen 表现出色

在 Reddit 上，一个关于 U-MATH 新大学水平数学基准测试的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，点赞数和评论数众多。主要讨论方向集中在不同模型在数学领域的表现以及背后的原因。

讨论的焦点在于 Gemini 被认为在每个基准测试中都是表现最佳的数学模型，有人指出它在多个方面领先，比如在 LiveBench 数学排行榜上名列前茅，在 FrontierMath 中表现出色。有人认为这可能是因为 Google 旗下的 DeepMind 一直专注于开发前沿的、尤其是科学/数学相关的机器学习技术。但也有人猜测 Gemini 可能拥有高质量且覆盖广泛的私有数学数据集。

Qwen 也表现不俗，被认为是强有力的第二名。同时，用户们还对其他模型如 GPT-4o、Claude 等的表现进行了探讨。有人分享道：“作为一名经常使用模型处理问题的人，我发现小模型在理解上下文线索和领会言外之意方面常常存在困难。比如有一次在我的爱好项目中，我遇到了 JSON 解析的问题，Qwen2.5 32b 模型多次迭代也没能找到问题，而 Qwen2.5 72b 模型一下子就指出了拼写错误。”

讨论中存在一些有趣或引发思考的观点，比如有人认为数学就是数学，无法用意识形态破坏训练数据；还有人觉得 Qwen 模型可能是“太聪明或太热心”，而非有缺陷。

此外，用户们还对新模型的加入提出了期待和请求，比如希望将自己的 Qwen 微调模型纳入评估结果，希望能测试更多新模型如 Mistral Large 2407/2411 等。

总之，这次关于 U-MATH 新基准测试的讨论展现了大家对不同数学模型的深入思考和热烈探讨。