情况有点糟糕。它很不错,非常聪明,但有很多不足之处:1. 它不能很好地遵循指令,对于JSON格式化或者任何需要遵循特定响应格式的任务基本无用,这有点奇怪,因为Mistral Small 2 22b不是这样。2. 它能写出不错的代码但会有随机错误。即使你是一个水平一般的开发者你也能接受这点,但它会包含一些未使用的随机导入,并且似乎会随机声明/缓存一些东西且之后再也不会用到。聪明但粗糙。它可能是能适配24GB的通用模型中的新王者。我仍然怀疑Qwen - Coder 32b会在现实世界的编码中胜出,甚至可能较老的Codestral 22b目前在编码方面会更适合,但我还没有在我所有的代码库/用例上对其进行测试。
讨论总结
这个讨论围绕Mistral Small 3 24b Q6展开,主要涉及它的测试结果。大家从不同方面探讨该模型的性能,包括在编码、遵循指令、创意写作等任务中的表现,也有与其他模型如Qwen - Coder 32b、Codestral 22b等的比较,还涉及到测试中的一些具体情况如温度、信誉惩罚等对结果的影响。
主要观点
- 👍 Mistral Small 3 24b Q6在特定测试中的成绩为70.24%(零样本)
- 支持理由:评论者给出了测试成绩数据。
- 反对声音:无
- 🔥 Mistral Small 3 24b Q6可能是适用于24gb的通用模型中的新王者,但存在不足
- 正方观点:它很智能,在一定规模下表现不错。
- 反方观点:不擅长遵循指令、写代码有随机错误等。
- 💡 Qwen - Coder 32b在实际编码中可能会获胜,Codestral 22b目前可能更适合编码
- 解释:基于对各模型的测试或使用经验得出。
- 💡 该模型在函数调用方面工作良好
- 解释:部分用户在使用中发现这一优点。
- 💡 运行的模型难以得到好的创意写作内容且多种设置无法改善
- 解释:评论者分享自己的使用体验。
金句与有趣评论
- “😂 This might be Nemo on steroids.”
- 亮点:用调侃的方式描述Mistral Small 3 24b Q6,形象且幽默。
- “🤔 Zero shot is usually 1 - 2% worse than the full test but ain’t nobody got time to be waiting for that.”
- 亮点:解释了零样本测试与完整测试成绩差异的同时,表达出一种无奈的情绪。
- “👀 I’m running bartowski Q6 - K - L, and it’s very difficult to get decent creative writing content from it.”
- 亮点:直接指出模型在创意写作内容生成方面的困难。
- “😂 If you’re making a thread about test results, you better be posting MMLU - Pro scores :P”
- 亮点:以一种半开玩笑的方式强调发布测试结果时应包含MMLU - Pro分数。
- “🤔 Agree so far in my own testings.”
- 亮点:简单表明对原帖观点的认同。
情感分析
总体情感倾向比较中性客观。主要分歧点在于对Mistral Small 3 24b Q6模型性能的评价,部分人认为它是24gb以内通用模型中的新王者,虽然存在问题但表现不错;而另一部分人则指出其在遵循指令、创意写作、代码编写等方面存在明显不足。可能的原因是大家的测试场景、使用目的和评判标准不同。
趋势与预测
- 新兴话题:模型测试中的温度影响以及信誉惩罚、标记器等因素对模型表现的影响可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:有助于人们更全面地了解Mistral Small 3 24b Q6以及类似模型的性能特点,在模型优化、选择适合的模型用于不同任务等方面提供参考。
详细内容:
《关于 Mistral Small 3 24b Q6 模型的热门讨论》
近日,Reddit 上一则关于 Mistral Small 3 24b Q6 模型的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和评论。帖子中,作者指出该模型有些令人又爱又恨,虽然很智能,但存在不少粗糙的地方。
讨论的主要方向包括模型在遵循指令方面的表现不佳,尤其是在 JSON 格式化等特定任务中;编写代码时存在随机错误;在创意写作方面表现不尽人意等。
文章将要探讨的核心问题是:这个模型在不同任务中的表现差异以及可能存在的改进方向。
在讨论焦点与观点分析方面,有人提到该模型刚运行的 70.24%(零样本)MMLU - Pro 成绩,将其与 Qwen 32b 等进行对比。有人在使用中发现很难从中获得像样的创意写作成果,即便调整温度等参数也无济于事。还有用户分享了特定的测试案例,比如在解决数独问题时,该模型的表现糟糕,存在大量格式错误。
有人认为该模型此次可能更侧重于 STEM 领域,甚至担忧以后不会再有出色的创意写作模型。但也有人认为可能是存在 tokenizer 方面的问题,等待改进即可。
总的来说,对于 Mistral Small 3 24b Q6 模型,大家看法不一。有人认为其表现不错,有望成为 24gb 通用模型中的新王者;也有人对其在多个方面的表现感到失望,期待其能够进一步优化和改进。
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