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讨论总结
该讨论围绕MiniCPM - o 2.6这个8B大小、声称达到GPT - 4o水平且能在设备上运行的模型展开。大家对模型的能力与GPT - 4o的比较存在争议,包括模型性能的各项指标如MMMU分数,也涉及到模型是否真的能达到所声称的水平。同时还有人分享了MiniCPM - o 2.6的资源,也有人对一些评论的真实性和点赞机制提出质疑,还有关于模型技术内容的阐述等,整体氛围热烈且充满不同观点的碰撞。
主要观点
- 👍 8B模型超越GPT4某些版本已存在。
- 支持理由:有评论者指出8b模型打败GPT4已经是现实并且持续一段时间了。
- 反对声音:有评论者认为小模型在知识应用等方面难以与大模型相比,8B模型难以达到GPT - 4水平。
- 🔥 小模型在知识应用等方面难以与大模型相比。
- 正方观点:认为Lmsys评测体系不全面客观,小模型在一些任务上虽能接近大模型表现,但在知识应用等方面仍无法与大模型相比。
- 反方观点:有人认为小模型如今超越大模型已成为常态,在未来也可能超越更高级别的模型。
- 💡 MiniCPM - o 2.6的MMMU分数与GPT - 4o相比表现不佳。
- 解释:数据显示MiniCPM - o 2.6的MMMU分数50.4远低于GPT - 4o的69.2,但也有人指出小模型在当前架构下MMMU低是正常现象,不能仅以此判断模型不好。
- 🤔 MiniCPM - o 2.6被严重低估和宣传不足。
- 解释:有评论者认为MiniCPM - o 2.6之前版本表现好,当前OMNI版本功能强大,在很多任务上几乎能与GPT4o相匹配,但是却被低估且宣传不够。
- 😕 MiniCPM - o 2.6模型未达GPT - 4o水平。
- 解释:有评论者直接表明MiniCPM - o 2.6并非达到GPT - 4o水平,7b模型肯定达不到GPT - 4o的水平。
金句与有趣评论
- “MoffKalast: I see we’re back to "this 8B model beats GPT4" posting”
- 亮点:表达对类似8B模型超越GPT4这种说法再次出现的无奈情绪。
- “Radiant_Dog1937: 8b models that beat GPT4 have been a reality for a while now.”
- 亮点:直接表明8B模型超越GPT4已经是事实。
- “RuthlessCriticismAll: I like how this complete lie is the top comment. Does no one check anything, just upvote based on vibes.”
- 亮点:质疑点赞机制,认为大家点赞不看内容仅凭感觉。
- “Sadman782: Small model will always have lower MMMU no matter how you train under current architecture, it is just one metric.”
- 亮点:理性看待MiniCPM - o 2.6的MMMU分数低的现象。
- “Holy crap! I just finished playing with their gradio demo after reading the docs and WOW this is actually impressive.”
- 亮点:表达对MiniCPM - o 2.6演示效果的惊喜之情。
情感分析
总体情感倾向比较复杂,既有正面惊叹(如对MiniCPM - o 2.6演示效果感到惊艳),也有负面质疑(如对8B模型能达到GPT - 4o水平表示怀疑)。主要分歧点在于MiniCPM - o 2.6是否能达到声称的GPT - 4o水平,以及小模型是否能超越大模型。可能的原因是大家对模型评测的标准理解不同,并且各自有不同的使用体验和期望。
趋势与预测
- 新兴话题:MiniCPM - o 2.6是否在更多任务场景下能与GPT - 4o匹敌。
- 潜在影响:如果MiniCPM - o 2.6真的能达到GPT - 4o水平,可能会改变人们对小模型能力的认知,推动更多小模型的开发和应用。
详细内容:
标题:关于 MiniCPM-o 2.6 模型的热门讨论
近日,Reddit 上关于“MiniCPM-o 2.6: An 8B size, GPT-4o level Omni Model runs on device”的话题引起了广泛关注,该帖子获得了众多点赞和大量评论。讨论主要围绕着 MiniCPM-o 2.6 模型与 GPT-4 性能对比展开。
有人认为 8B 模型超越 GPT-4 已成为现实,比如 Gemma 2 9B 在 huggingface 排行榜上高于 GPT-4-314,Gemini 1.5 Flash 8b 也是如此,LLama 3 8b 仅落后 4 位。但也有人指出,在知识应用等方面,小型模型无法与规模大 200 倍的模型相比,比如在编程性能、多语言能力等方面。还有人认为,不能仅依据 Lmsys 来评判,应参考个人经验、livebench 和 simplebench 等。
有人分享道:“作为一名在相关领域研究的人员,我亲身经历了模型的发展。两年前,8B 模型本不应超越 200B 的 GPT3.5,但如今这已成为常态。可能大型模型是通过参数冗余而非直接通过参数规模提升能力。我不认为 GPT4 水平代表了小型模型的上限,也许未来会有‘此模型超越 GPT o5’的情况。”
有人表示,当小型模型超越大型模型时,可能是因为基准测试数据污染了训练数据。还有人认为,或许 14B+规模的模型才有超越的可能。
有人指出 MiniCPM-o 2.6 的 MMMU 分数不如 GPT-4o,但也有人认为小型模型在某些任务上表现出色,比如在 OCR 等视觉任务上几乎能与更大的 GPT4o 相媲美。
有人分享了使用 MiniCPM-o 2.6 模型的个人经历,比如成功处理了难以辨认的收据,并对宠物视频进行了准确分析。
这场讨论反映了人们对于模型性能评估标准和实际应用效果的不同看法,究竟小型模型能否真正达到 GPT-4 的水平,还有待进一步观察和实践的检验。
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