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讨论总结
这个讨论主要是关于deepseek - r1 - distill - qwen - 32b在LiveBench上的基准测试结果。参与者分享了各自使用该模型和Qwen Coder 32b的体验,包括编码能力、数学能力、在排行榜上的排名等方面的看法,还涉及模型的类型、配置调整对性能的影响以及对模型未来改进的展望等内容,整体氛围比较理性且专注于技术探讨。
主要观点
- 👍 DeepSeek R1 Qwen 32b很少给出有问题的代码。
- 支持理由:评论者使用体验表明很少遇到问题代码。
- 反对声音:无。
- 🔥 deepseek - r1 - distill - qwen - 32b实际表现与Deepseek声称的不符。
- 正方观点:模型在一些方面表现比预期差很多。
- 反方观点:无明确反对。
- 💡 模型数学能力与测试结果相符。
- 解释:评论者通过自己测试发现数学能力和测试结果一致。
- 💡 该模型可能适合架构/调试工作。
- 解释:根据在编码方面的表现做出的推测。
- 💡 非编码Qwen 32B与Qwen 32B Coder合并并微调后可能提升编码性能。
- 解释:评论者提出这种组合和微调可能带来更好的编码效果。
金句与有趣评论
- “😂 my experience with Qwen - Coder 32b and DeepSeek R1 Qwen 32b is the opposite of what this benchmark shows.”
- 亮点:通过对比自己的使用体验和基准测试结果,引出不同观点。
- “🤔 deepseek - r1 - distill - qwen - 32b performs much worse than expected, considering that Deepseek claims it should be on par, if not better, than models like gpt - 4o, o1 - mini, and claude - 3.5 - sonnet on reasoning, math, and coding benchmarks.”
- 亮点:指出模型实际表现与声称表现的差距。
- “👀 Math is good even on R1 - 1.5b, let alone 32b”
- 亮点:暗示32b模型数学能力较好。
- “🤔 It seems sensitive to temp/top\_p/system prompt. I got a 15% improvement on MMLU - Pro after fixing it…blows everything away now.”
- 亮点:说明模型对参数敏感且调整参数后性能提升明显。
- “😎 Code completion is tanking the fuck out of it.”
- 亮点:直白地表达代码补全对结果的严重影响。
情感分析
总体情感倾向比较中性客观,主要分歧点在于deepseek - r1 - distill - qwen - 32b的实际表现是否与预期相符,以及该模型在不同任务(如编码、数学等)中的表现。产生分歧的原因可能是不同用户的使用场景、测试方法以及对模型的期望不同。
趋势与预测
- 新兴话题:模型的合并与微调可能是后续讨论的方向,比如非编码Qwen 32B与Qwen 32B Coder的合并及FuseAI微调。
- 潜在影响:对模型开发方向可能产生影响,促使开发者进一步探索如何提升模型在不同任务中的性能,例如通过调整模型类型或者进行特定的优化。
详细内容:
标题:关于 deepseek-r1-distill-qwen-32b 在 LiveBench 上的基准测试结果讨论
在 Reddit 上,一则关于“deepseek-r1-distill-qwen-32b benchmark results on LiveBench”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注,众多用户纷纷发表自己的看法。
讨论的焦点主要集中在 deepseek-r1-distill-qwen-32b 在不同方面的表现。有人分享道:“我的经验与这个基准测试结果相反。DeepSeek 很少给我有问题的代码,即便达不到我的要求,也不会有漏洞。而相同问题下,Qwen Coder 32b 给我的代码有漏洞甚至无法运行。我已删除 Qwen Coder 32b,有了 DeepSeek R1 Qwen 32b 它就没用了。” 还有人表示:“我使用 DeepSeek R1 32b 进行编码也有很好的结果,但它在这个排行榜上的排名如此之低令人有些惊讶。语言和 IF 分数严重拉低了它的排名,去掉这些分数,它就更接近顶部了。”
有人指出 deepseek-r1-distill-qwen-32b 的表现比预期差很多,考虑到 Deepseek 声称它应该与 gpt-4o、o1-mini 和 claude-3.5-sonnet 等模型在推理、数学和编码基准上相当甚至更好。也有人提到该模型在 LCB_generation 方面有不错的分数,但代码完成方面表现糟糕。有人认为它不是一个完成/FTM 模型,而是几乎相反。还有人觉得虽然全 R1 在代码完成方面得分不错,但这个 32b 模型似乎不是指令模型,不能简单地与其他指令模型进行比较,也许与 Qwen 32B Coder 合并并由 FuseAI 进一步微调会在编码方面表现更好,并提供了相关链接[https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i7ploh/fuseaifuseo1deepseekr1qwen25coder32bpreviewgguf/]。
有人认为这个模型数学方面表现良好,甚至 R1-1.5b 在数学方面都不错。但也有人表示它在编码方面表现糟糕。还有人提到该模型对温度/top_p/系统提示很敏感,通过调整相关配置,如“\\\"inference\\\": {
\\t
\"temperature\": 0.6,
\t\\\"top_p\\\": 0.95,
\\t
\"max_tokens\": 32768,
\t\\\"system_prompt\\\": \\\"You are a helpful and harmless assistant. You should think step - by - step.\\\",
\\t
\"style\": \"no_chat\"
},` 能在 MMLU - Pro 上提高 15%。
总之,对于 deepseek-r1-distill-qwen-32b 的表现,用户们看法不一,存在着争议和讨论。但在数学方面的良好表现似乎是大家的一个共识。
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