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讨论总结
这一讨论主要围绕DeepSeek R1在特定基准测试中获得第二名展开。评论者们从多个角度进行探讨,包括其他模型在该测试中的表现、对结果的疑惑(如Qwen排名最后)、模型特性(如Groc易被操纵等)、开发者意图,还有一些对模型排名完整性的质疑,以及对不同模型性能比较的疑问,整体氛围充满探究性。
主要观点
- 👍 将特定模型加入基准测试
- 支持理由:可以通过测试比较模型性能,评论者zero0_one1就进行了这样的操作。
- 反对声音:无
- 🔥 在评估LLM欺骗能力向衡量人类最佳等能力推进时会遇到自身被欺骗的局限
- 正方观点:ethereel1指出存在如病毒不存在等反常识观点难以判断真假,体现出这种局限。
- 反方观点:无
- 💡 o1和R1比silentgreedy表现好的原因是善于说服其他模型
- 支持理由:从模型之间的互动角度给出解释。
- 反对声音:无
- 🤔 在确定模型基准测试排名时应包含所有相关顶级模型
- 支持理由:Caladan23认为这样排名才更准确,如o1 - pro等模型未被考虑会影响DeepSeek R1的排名。
- 反对声音:无
- 😎 认为Gemma 2 27B就其规模来说表现好且是自己最喜欢的模型之一
- 支持理由:noiserr从自己的体验和观察得出。
- 反对声音:无
金句与有趣评论
- “😂 Lol. Grok worse than random.”
- 亮点:以一种简单直白的方式表达对Grok的评价。
- “🤔 I can state part of the deception bluntly without elaboration and immediately demonstrate the problem: viruses don’t exist, vaccines are poison, there is no such thing as Covid, contagion is an illusion.”
- 亮点:通过列举极端反常识的观点来阐述在评估LLM欺骗能力时的问题。
- “👀 Solipsism is like masturbation in public. It feels good but everyone thinks you’re a weirdo.”
- 亮点:用形象的比喻回应质疑者的观点。
- “😏 Man look how good Gemma 2 27B is for its size.”
- 亮点:简洁地表达对Gemma 2 27B模型的喜爱与肯定。
- “😕 Itd be cool when deepseek take first place but everyone celebrating 2nd place”
- 亮点:对大家庆祝DeepSeek R1获得第二名表示疑惑。
情感分析
总体情感倾向是较为理性和平和的探讨。主要分歧点在于模型的排名是否合理以及如何评估模型在某些能力(如欺骗能力)上的表现。可能的原因是不同评论者关注的模型不同,且对基准测试的理解和期望也有所差异。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会进一步探讨如何更全面准确地进行模型基准测试以及如何更好地评估模型在特殊能力方面的表现。
- 潜在影响:对人工智能模型开发方向有一定影响,促使开发者在设计模型时考虑更多的性能评估因素,也有助于普通用户更好地理解模型性能评估的复杂性。
详细内容:
标题:DeepSeek R1 在合作、谈判与欺骗的多人基准测试中获佳绩引热议
在 Reddit 上,一则关于“DeepSeek R1 在合作、谈判与欺骗的多人基准测试中获得第二名”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。
帖子中主要讨论了 DeepSeek R1 在基准测试中的表现,还提到了其他模型如 Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 01-21、Qwen 2.5 Max 等的情况。引发了关于模型性能、测试方式以及相关技术的热烈讨论。
讨论焦点与观点分析: 有人提出模型在测试中是否能看到彼此的名字,这会对结果产生何种影响。有人认为将所有模型都标记为 Claude 会很有趣。也有人对 Qwen 2.5 Max 的表现感到惊讶。还有人好奇是否有单独的欺骗得分,谁的表现最为出色。有人称赞发布者为理解语言模型能力所做的努力,也有人提出了一些质疑和不同看法。
比如,有人说:“我添加了 DeepSeek R1、Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 01-21 和 Qwen 2.5 Max 到我的基准测试中:[https://github.com/lechmazur/step_game]” 。有人表示:“Qwen 2.5 Max 是最后一名的竞争者……” 。
在讨论中,对于一些观点存在共识,比如大家都对模型的表现和测试结果充满好奇。一些独特的观点如将模型都标记为 Claude 丰富了讨论。
总的来说,这次关于 DeepSeek R1 在基准测试中的讨论展现了大家对语言模型技术的深入思考和热烈关注。
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