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讨论总结

原帖提到某模型与旧gpt2模型相同大小被认为很疯狂，从而引发讨论。评论涉及多个方面，包括R1模型在不同场景下的表现、模型在基准测试中的结果、不同模型之间的比较、对Claude的评价、模型运行的设备要求、中国模型开源的猜测以及对谷歌发布研究论文意义的疑问等，整体氛围偏向理性探讨，没有强烈的情绪化倾向。

主要观点

  1. 👍 R1 Distills的蒸馏训练数据包含大量基准数据
    • 支持理由：评论者SuperChewbacca指出
    • 反对声音：无
  2. 🔥 R1 Distills在实际使用中的表现不如基准测试所显示的那么好
    • 正方观点：SuperChewbacca认为实际使用与基准测试结果有差距
    • 反方观点：无
  3. 💡 部分模型可能因训练基准问题影响排名
    • 解释：best_of_badgers提出部分模型可能意外将AIME基准纳入训练导致相关结果
  4. 💡 Claude在编码方面实际表现好，给定的低得分不合理
    • 解释：有评论者认为Claude在编码方面有优势，低得分不符合实际情况
  5. 💡 基准测试可能存在夸大情况
    • 解释：有评论者觉得基准测试结果与模型实际表现有出入

金句与有趣评论

  1. “😂 I think the R1 Distills are mostly benchmark queens. The distilled training data clearly contains a lot of benchmark data.”
    • 亮点：简洁地指出R1 Distills与基准数据的关联
  2. “🤔 Every time I see a benchmark that rates another model higher than Claude, especially something with a very low param count, it just makes me realise how pointless benchmarks are. In real world use, Claude is so much better than everything else it’s just laughable.”
    • 亮点：通过Claude的例子对基准测试的意义提出质疑
  3. “👀 This chart desperately needs a y axis”
    • 亮点：幽默地指出图表缺乏y轴的问题

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于对基准测试的看法以及不同模型的评价。对于基准测试，部分人认为存在夸大情况，部分人则未提及相关质疑；对于模型评价，如Claude的评价就存在不同观点，可能是因为不同用户的使用场景和体验不同导致。

趋势与预测

  • 新兴话题：中国模型开源以及闭源模型走向开源的可能性。
  • 潜在影响：如果闭源模型走向开源并且能够本地运行，可能会改变模型使用的格局，降低成本并促进更多创新。

详细内容：

标题：关于模型大小与性能的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“Same size as the old gpt2 model. Insane.”的帖子引起了广泛关注，收获了众多点赞和大量评论。帖子主要围绕不同模型的性能、应用场景以及与基准测试相关的话题展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 R1 蒸馏模型在基准测试中表现出色，但在实际应用中可能达不到预期水平。比如，有人指出：“作为一名长期关注模型发展的用户，我发现蒸馏训练数据中包含了大量的基准数据。” 也有人觉得真实的 R1 很有趣，期待看到更小的 MoE 模型发布。 还有人提到有人需要在这些较小的模型上尝试文中描述的推理 RL 训练方法。链接：https://x.com/jiayi\\_pirate/status/1882839370505621655 有用户分享道：“如果我理解了那篇花了大概 30 分钟阅读的论文，他们尝试了，但结果不如‘蒸馏’大型模型。” 有人表示 R1 论文中提到：使用 RL 教大型模型推理很好，教小型模型推理一般，使用 SFT 从 R1 教小型模型推理不错，使用 RL 改进 SFT 教的小型模型推理能让“不错”变得更好。 有人说蒸馏模型让其想起了 Reflection - 70b。 有人同意所有的蒸馏模型都比不上 qwq，但 14b 蒸馏模型在某些使用场景中作为更快的 COT 模型有优势，而且输出易于解析。 有人认为较大的 R1 模型令人印象深刻，但较小的是其使用过的最差的模型之一，相较而言，Llamma 和 Gemma2 同尺寸的较小模型更聪明。 有人指出说蒸馏模型不好的人只是没花足够时间让它们工作，比如经过一些操作后，效果不错，还分享了相关测试链接：https://oobabooga.github.io/benchmark.html 有人分享自己在 12 年旧的 i5 cpu 上运行模型的经历，运行良好，所以推测任何现代手机都能运行。

讨论中的共识是对基准测试的有效性存在质疑，有人说：“每次看到将另一个模型的评级高于 Claude 的基准测试，尤其是参数数量非常低的模型，就会让我意识到基准测试是多么没有意义。在实际使用中，Claude 比其他所有模型都好得多，这太可笑了。”

特别有见地的观点如有人认为如果模型的相关技术很快会被发现，中国可能会将其开源，并期待看到对各公司在公共与私人信息方面策略的分析。

总之，这次讨论充分展现了大家对模型性能和发展的关注与思考。