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在实际的用例中，它的表现如何？到目前为止你在哪些任务上尝试过它？

讨论总结

该讨论围绕Phi - 4展开，涉及多个方面。从技术层面提到了分词器存在错误且已有人修复，也探讨了是否应建立测试框架。性能方面，与Qwen2.5对比在多数任务中有差距但任务覆盖全面，不同硬件会影响结果，还有人分享了在不同任务中的擅长与不擅长之处。使用场景上，有计划用离线维基百科测试、在sillytavern中作为代理管道使用等，也有人分享了使用不同版本的体验，同时还涉及到正式版与泄露版的比较等内容。

主要观点

  1. 👍 Phi - 4的分词器存在多个错误并已被修复。
    • 支持理由：评论者danielhanchen指出问题并提供了修复版本的上传地址。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在大多数任务里，Phi - 4的表现不如Qwen2.5。
    • 正方观点：ttkciar进行了标准测试得出此结论。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Phi - 4目前主要用于自我评估以改进合成数据集。
    • 解释：ttkciar在评论中提到这一用途。
  4. 💡 Phi - 4任务覆盖全面，有独特能力。
    • 解释：ttkciar指出Phi - 4有Qwen2.5做不到的事。
  5. 💡 Phi - 4理论表现与实际表现存在差距。
    • 解释：nderstand2grow根据自身经验得出。

金句与有趣评论

  1. “😂 Just a note Phi - 4’s tokenizer is actually broken!”
    • 亮点：直接指出Phi - 4分词器存在问题，引起后续关于技术错误的讨论。
  2. “🤔 It almost makes you think if there should be some sort of test framework and reference results for those models, where giving a fixed seed and input should produce the exact same logits (assuming no quantization).”
    • 亮点：提出建立测试框架和参考结果的思考，有助于深入探讨模型评估的科学性。
  3. “👀 It in most tasks is not as good as Qwen2.5, but the task coverage is quite comprehensive. There are some things it can do (such as Evol - Instruct and Self - Critique) while Qwen2.5 cannot do.”
    • 亮点：客观地对比了Phi - 4和Qwen2.5的性能差异。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对Phi - 4存在问题的负面评价，如分词器错误、实际表现不佳等，也有对其在某些方面表现的肯定，如在特定任务中的能力、稳定和指令遵循等方面。主要分歧点在于Phi - 4的性能到底如何，可能的原因是测试环境、使用目的、对比模型的不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：使用Phi - 4与离线维基百科进行测试的具体内容、模型与离线维基百科的交互方式等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AI模型的开发和改进有参考价值，有助于优化Phi - 4以及类似模型在不同任务和场景下的表现。

详细内容：

《关于 Phi-4 的热门讨论：性能与应用的多面审视》

Phi-4 推出已有一段时间，在 Reddit 上引发了热烈讨论。原帖主要询问了 Phi-4 在真实世界使用场景中的表现，以及大家尝试过的任务。该帖子获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点集中在以下几个方面： 有人指出 Phi-4 的分词器存在问题。比如，有用户说：“Just a note Phi-4’s tokenizer is actually broken!” 但也有人认为由于硬件差异和并行运算、优化等原因，即使固定种子和输入，结果也可能不完全相同。 有人分享了个人使用经历，比如 [emreckartal] 表示：“Appreciate it! Tried the new version, and it works well.” 还有各种有趣和引发思考的观点。如 [MidAirRunner] 认为 Phi-4 比 LM Studio 更简洁、比 OWUI 更用户友好，并建议允许用户输入自定义 API 端点。 [ttkciar] 通过标准测试后认为，Phi-4 在大多数任务上表现不如 Qwen2.5，但任务覆盖较全面，在分析任务、函数调用和生物医学方面表现不错。 有人觉得 Phi-4 在理论上不错，但实际应用中表现不佳。如 [nderstand2grow] 说：“phi is good on paper but not as good in practice, that’s my experience. they seem to train on benchmarks”。 也有用户将 Phi-4 与其他模型进行比较，像 [minpeter2] 提到：“It seems to talk longer than other models. I’m still comparing them..!” [lowiqdoctor] 则表示在某些方面 Phi-4 比 llama 3.3 70b q4 更出色，但缺乏创造力。

讨论中的共识在于大家普遍关注 Phi-4 的性能和实际应用效果。独特的观点如有人将其与过去的模型对比，感叹人工智能发展迅速。

总的来说，关于 Phi-4 的讨论丰富多样，既有对其技术问题的探讨，也有实际使用的感受和比较，为我们全面了解 Phi-4 提供了多个视角。