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讨论总结
整个讨论围绕DeepSeek相关话题展开,包括DeepSeek 8B、DeepSeek R1等。在模型命名方面存在争议,有人指出实际命名与认知不符。关于计数问题,如“strawberry”中“r”的数量,不同模型有不同表现,也引发了对模型如何计数(按字符还是token)、是否真正在计数等的讨论。同时也涉及到模型推理能力、模型测试情况、不同模型间的比较、模型的表现是否受训练数据影响等多方面内容。
主要观点
- 👍 所谓的DeepSeek 8B实际上是R1 - distilled Llama 8B
- 支持理由:有人直接指出这一事实。
- 反对声音:有模糊的否定回应。
- 🔥 模型命名存在误导
- 正方观点:看到的命名与实际情况不符,容易让人疑惑。
- 反方观点:有人对模型命名进行解释。
- 💡 很多模型在“strawberry”的“r”数量问题上失败可能是因为按token计数
- 理由:部分人发现模型计数方式与常规不同并推测。
- 💡 模型可能未真正计数只是按模式作答
- 解释:根据模型在计数问题上的表现推测。
- 💡 7b和8b的Qwen和Llama distills of R1在测试中的正确率为50 - 75%
- 依据:评论者进行测试得到的数据。
金句与有趣评论
- “😂 Umm akshually it’s a R1 - distilled Llama 8B🤓☝️”
- 亮点:以一种诙谐的方式指出所谓DeepSeek 8B的实际情况。
- “🤔 what the hell are they doing with the model naming? wtf”
- 亮点:直白地表达对模型命名的疑惑。
- “👀 Let’s count the letters in "strawberry": There are indeed 2 Rs in "strawberry."”
- 亮点:开启关于“strawberry”中“r”数量的讨论。
情感分析
总体情感倾向比较复杂,既有对模型表现好奇、探索的积极情感,也有对模型命名、模型表现不满的消极情感。主要分歧点在于模型的实际情况(如命名、能力等)是否符合预期。可能的原因是大家对模型的了解程度不同、使用场景和测试方式不同等。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会进一步探讨模型的推理能力与训练数据之间更深入的关系。
- 潜在影响:如果对模型推理能力和训练数据关系有更深入理解,可能会影响模型的改进方向和训练策略。
详细内容:
标题:关于 DeepSeek 模型对“strawberry”中“R”数量判断的热门讨论
在 Reddit 上,一则关于 DeepSeek 模型对“strawberry”中字母“R”数量判断的话题引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注,评论数众多。讨论主要围绕模型在处理这个看似简单的任务时的表现和原因展开。
讨论焦点与观点分析: 有人认为,模型在判断“strawberry”中“R”的数量时,有时会出现错误。比如,有用户分享道:“我今天早上和 DeepSeek R1 争论‘stewberrrrry’里有 5 个‘r’,它一直坚持只有 4 个,把我气坏了,怎么解释都没用。”还有人表示:“我测试了很多模型,发现 14B 以下的模型在判断‘R’的数量时,容易出现混淆。”
但也有不同的声音,比如有用户提到:“我用的 7B Qwen 蒸馏模型,包括对字母数量的判断,几乎每次都能答对,甚至一些更复杂的逻辑谜题也能处理得很好。”
关于模型出错的原因,有人分析道:“可能是模型受到了语音模式的影响,导致对拼写的判断出现偏差。”也有人认为:“可能是训练数据的问题,或者是模型自身的参数设置导致的。”
共识方面,大家普遍认为模型在处理这类简单任务时的表现还有提升的空间。
在众多观点中,有一些特别有见地的看法,如有人指出:“不能简单地认为模型就是错误的,也许需要从更多角度去分析,比如模型的架构、训练方式等。”
总的来说,这场关于 DeepSeek 模型的讨论,让我们对语言模型的性能和局限性有了更深入的思考。
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