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讨论总结
本讨论围绕DeepSeek - R1出现在LMSYS竞技场排行榜展开。部分人对DeepSeek - R1的成绩表示惊叹和肯定,如认为是首个开源模型排名第一,也有人指出其他模型也曾排名第一。还涉及到排行榜模式、模型评价、许可证的重要性等方面的讨论,同时对LMSYS排行榜本身也存在争议,有人不信任该排行榜,有人认为是人类偏好排行榜,也有人为其准确性做辩护。
主要观点
- 👍 DeepSeek - R1是首个在LMSYS Chatbot Arena中排名第一的开源(开放权重)模型。
- 支持理由:开源模型取得这样的排名令人惊叹。
- 反对声音:405b也曾短暂排名第一。
- 🔥 LMSYS更像是人类偏好排行榜而非能力评估。
- 正方观点:排行榜可能受写作风格等因素影响,不能很好反映模型智能。
- 反方观点:有人认为LMSYS在文本交互方面正确率达95%以上,有一定参考价值。
- 💡 总体分数不再相关,带有风格控制的困难模式下的排行榜更令人满意。
- 理由:默认排行榜被一些因素过度优化,困难模式下的内容更能反映模型能力。
- 🌟 DeepSeek - R1在榜单上是唯一采用MIT许可的模型。
- 解释:这一事实暗示其在许可方面具有独特性。
- 🤔 存在操纵基准测试赢得赌注的现象,所以DeepSeek - R1出现在排行榜意义不大。
- 依据:有人为了在预测市场中获胜而操纵测试,如将Gemini模型推到首位。
金句与有趣评论
- “😂 serialx_net:This is the first time an open source (open weight) model ranking 1st in LMSYS Chatbot Arena right? Just WOW.”
- 亮点:直接表达出对DeepSeek - R1排名第一的惊叹。
- “🤔 Gissoni:Nah. 405b ranked 1st briefly”
- 亮点:针对前面观点提出不同意见。
- “👀 DFructonucleotide:Overall score is no longer relevant. Switch to hard with style control and you will find the leaderboard much more satisfying.”
- 亮点:提出了一种新的看待排行榜的角度。
- “😎 AtomikPi:yeah hard prompts, style control, coding, math etc. much more relevant now than the default leaderboard. that’s been minmaxed by writing style, markdown formatting etc and doesn’t reflect model intelligence or even knowledge very well”
- 亮点:详细阐述了困难模式相关内容比默认排行榜更有相关性的原因。
- “😕 The_GSingh:I don’t care what you say, but when gpt4o ranks higher than o1, Claude sonnet 3.5, and r1 I’m not trusting that leaderboard.”
- 亮点:明确表达对排行榜的不信任。
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有正面惊叹和肯定(如对DeepSeek - R1取得成绩的肯定),也有负面的不信任(如对LMSYS排行榜的质疑)。主要分歧点在于对LMSYS排行榜的评价,一方认为它存在诸多问题不能准确反映模型能力,另一方则认为它在文本交互方面有较高的正确率是有价值的。可能的原因是不同人对排行榜的评估标准不同,以及对模型能力考量的因素不同。
趋势与预测
- 新兴话题:关于模型许可证独特性对模型发展的影响可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:对人工智能模型在排行榜中的评估标准和方式可能会促使相关机构或开发者进行反思和改进,以提高排行榜的公信力。
详细内容:
标题:DeepSeek-R1 在 LMSYS Arena 排行榜上崭露头角引发热议
近日,Reddit 上一则关于“DeepSeek-R1 出现在 LMSYS Arena 排行榜首位”的帖子引起了广泛关注,获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要围绕 DeepSeek-R1 取得这一成绩的意义和 LMSYS Arena 排行榜的有效性展开了热烈讨论。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面: 有人认为这是开源模型首次在 LMSYS Chatbot Arena 中排名第一,令人惊叹。但也有人指出 405b 也曾短暂排名第一。还有人觉得该模型的许可证是亮点。 对于 LMSYS Arena 排行榜的性质,存在多种观点。有人认为它更像是基于人类偏好的排行榜而非对模型能力的有效评估,也有人认为它只是一个流行度的基准,没有太大价值。不过,也有人认为这是一个盲选排名,不是人气竞赛。 在评价模型方面,有人认为整体得分不再重要,切换到具有风格控制的硬指标能让排行榜更令人满意。有人提到速度也是一个重要因素,一些模型响应太慢。 关于模型的表现,有人认为 GPT4o 排名高于其他模型时让人难以信任该排行榜。有人认为 Claude 3.6 训练得更具“人性”。
例如,有用户分享道:“作为一名长期关注模型发展的人,我发现如今很多排行榜并不能真正反映模型的实际能力。就像 LMSYS 这个排行榜,虽然 DeepSeek-R1 排名靠前,但它是否真的在所有方面都优于其他模型,还需要进一步探讨。”还有用户提供了一个相关的研究报道链接:https://arxiv.org/pdf/2410.05229,进一步支持了自己的观点。
讨论中的共识在于大家都在关注排行榜的科学性和有效性。特别有见地的观点是,有人指出用户偏好不够精细,优化取悦请求者比解决难题要容易,LMSYS 在简单评估模型时有一定作用,但如今逐渐需要更深入的衡量方式。
总的来说,这次关于 DeepSeek-R1 在 LMSYS Arena 排行榜上的讨论反映了大家对模型评估标准的深入思考和不同看法,也让我们对排行榜的意义和价值有了更全面的认识。
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