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讨论总结
该讨论的主题是关于模型质量的评估以及o3是否会是一个重大进步。其中,有部分人认为像基准测试中的数学/科学问题对于评估模型质量是有意义的,对swe bench verified这种能反映实际专业编码的基准测试感到兴奋并期待o3相关版本的结果,也有人觉得o3是令人兴奋的。然而,也存在很多质疑的声音,例如对OpenAI的o3模型质量指标存疑,怀疑数据可能是精挑细选的,认为模型可能受审查或为降成本削减功能,还指出OpenAI有过度炒作产品的先例;有人对基准是否能作为良好指标表示怀疑,如果OpenAI购买基准答案来训练模型则认为不是;并且还讨论到o3的成本过高,与DeepSeek R1相比差异巨大。
主要观点
- 👍 基准测试中的数学/科学问题有助于评估模型质量
- 支持理由:这些是推理模型所针对的难题
- 反对声音:无
- 🔥 对OpenAI的o3模型质量指标存疑
- 正方观点:OpenAI有过度炒作产品先例,数据可能精挑细选、模型可能受限或功能削减
- 反方观点:无
- 💡 若oai购买基准答案训练模型,基准不是好指标
- 理由:这种情况下基准测试失去公正性
- 💡 不应信任LLM做金融决策
- 理由:LLM可能存在风险
- 反对声音:无
- 💡 o3推理成本相对DeepSeek R1极其昂贵
- 理由:数据表明成本差异巨大
金句与有趣评论
- “😂 Yes they are, those are very hard questions in math/science, that reasoning models are made for.”
- 亮点:明确指出基准测试中的数学/科学问题对评估模型质量的意义。
- “🤔 谁知道OpenAI呢。也许他们确实有一个巨大且高性能的o3模型,但谁知道它是否是精挑细选的呢。”
- 亮点:表达对OpenAI的o3模型数据的怀疑。
- “👀 Not as long as oai is buying the answers to these benchmarks to train the model.”
- 亮点:提出一种使基准测试失去意义的情况。
- “😉 Yep swe bench verified is super exciting because it is one of the benchs that I noticed that better reflect actual professional coding.”
- 亮点:强调了swe bench verified基准测试对反映实际专业编码的作用。
- “💡 You really shouldn’t trust an LLM with making financial decision.”
- 亮点:提醒人们不要信任LLM做金融决策。
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有积极的情感,如对swe bench verified的兴奋和对o3的看好;也有很多质疑的声音,主要分歧点在于对OpenAI的o3模型质量以及基准测试是否能有效评估模型质量等方面。可能的原因是不同人对模型的了解程度、信任程度以及对不同评测方式的认可度不同。
趋势与预测
- 新兴话题:模型在特定评测(如ARC AGI)上的得分对其质量评判的影响。
- 潜在影响:影响相关模型的发展方向以及用户对模型的信任度。
详细内容:
标题:这些基准是否能准确衡量模型质量?O3 能否成为重大进步?
在 Reddit 上,一则关于模型质量指标及 O3 进步意义的讨论引起了众多关注。该帖子获得了大量点赞和众多评论。帖子主要探讨了这些基准是否能有效反映模型质量,以及 O3 是否会是一个显著的进步。
讨论焦点与观点各异。有人认为这些基准是可靠的,因为那些是数学和科学中很难的问题,正是推理模型所针对的。但也有人指出 O3 推理成本极高,与 DeepSeek R1 相比,一次查询可能要花费 10 美元,这简直疯狂。比如有人说:“我真的很高兴看到我不是唯一一个这么想的。如果 OpenAI 再推出一个‘惊人!’但实际运行成本高昂的模型,他们就玩完了。如果和模型交流一个小时的成本比雇一个高级开发人员一个小时还高,那模型再精准又有什么用?”
还有人对 SWE - bench 提出了质疑,认为由于问题来自特定的训练数据,难以确定这与推理能力提升对得分的影响程度。也有人认为应考虑实际成本,工程师使用 O3 一小时完成零样本工作流可能比用 DeepSeek 花 3 小时调试更划算。
有人对这种说法表示怀疑,认为人为错误可能导致损失,比如一个提示中的细节缺失就可能损失 10 美元。同时,也有人质疑 O3 的高成本,认为也许 OpenAI 又在夸大其产品,还对模型在金融决策中的可靠性表示怀疑。
不过,也有人觉得 O3 令人兴奋,认为 SWE - bench 能较好反映实际专业编码。
这场讨论的核心争议在于基准的可靠性、O3 的成本效益以及其实际表现能否达到宣传效果。各方观点都为我们深入思考模型质量和发展提供了丰富的视角。
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