它有一种相当奇怪的自我修正方式,而且不容易被察觉。例如:提示:将一颗弹珠放入一个玻璃杯中。然后将玻璃杯倒置放在桌子上。接着拿起玻璃杯并放入微波炉。弹珠在哪里?输出:根据你描述的事件顺序,弹珠应该还在玻璃杯中。原因如下:1. 将弹珠放入玻璃杯中。2. 将玻璃杯倒置放在桌子上。此时,弹珠应该从玻璃杯中掉到桌子上。3. 拿起玻璃杯并放入微波炉。由于弹珠在上一步已经掉出,所以当玻璃杯放入微波炉时,弹珠不在玻璃杯中。因此,弹珠在桌子上。它一开始错误地说弹珠仍然在玻璃杯中,而在解释得出这个结论的原因时,它进行了修正并且若无其事地改变了结果,哈哈。这是最明显的例子。我注意到它在其他任务(例如创意写作)中也经常这样做,但更微妙。它有点在运行中改变/改进文本,这有时会使文本有点不连贯,但总体上不一定是坏事。在我看来,除了这个奇怪的小行为之外,Mistral Small 3总体上非常聪明,就其规模而言,可能是我迄今为止使用过的最具‘智能’的模型。我特别喜欢用它进行创意写作。
讨论总结
原帖讨论了Mistral Small 3有奇怪的纠错方式,但整体较为智能。评论内容涵盖多个方面,包括Mistral Small 3在编码任务中的出色表现,如代码分析和漏洞查找能力强且速度快;关于用“谜语”测试大语言模型(LLMs)是否合理存在争议;有人认为Mistral Small 3经过微调可用于讲故事或角色扮演;还有人分享了使用Mistral Small 3的经历,强调其速度和纠错优势;也涉及到模型在其他方面的表现、存在的现象以及改进的可能方式等,整体讨论氛围积极且具有探索性。
主要观点
- 👍 Mistral Small 3在编码任务方面能力强且速度快
- 支持理由:多位评论者提到在编码任务中的良好表现,如代码分析、漏洞查找等方面表现出色,且速度快,还有它能完成全栈聊天应用部分工作的实例。
- 反对声音:无。
- 🔥 用谜语测试LLMs来衡量其智能是错误的
- 正方观点:LLMs只是预测下一个可能的标记,并非像人类一样思考,这种测试方式作为衡量智能的基准是不合理的。
- 反方观点:有人认为原例子能看到模型的表现,有一定测试价值。
- 💡 Mistral Small 3经过微调可用于讲故事或角色扮演
- 支持理由:原帖提到Mistral Small 3整体智能,评论者认为微调后可在特定场景发挥作用。
- 反对声音:无。
- 👍 在其他模型中也发现类似原帖提到的Mistral Small 3的现象
- 支持理由:评论者表示自己在其他模型中有相同观察。
- 反对声音:无。
- 💡 Mistral Small 3可能受益于思维链(CoT)
- 支持理由:思维链能让模型在回复前自我纠正。
- 反对声音:运用思维链可能会使模型在角色扮演时速度变慢、过度思考。
金句与有趣评论
- “😂 I found Mistral Small 3 very capable for coding tasks, specifically code analysis and bughunting. And super - fast too.”
- 亮点:直接点明Mistral Small 3在编码任务中的两大优势,能力强且速度快,简洁有力。
- “🤔 我不明白为什么人们总是在LLMs上尝试那些“谜语”。它们不是像生命那样“思考”。它们只是预测下一个可能的标记,不多也不少。”
- 亮点:对用谜语测试LLMs这种常见做法提出质疑,从LLMs的本质出发阐述观点。
- “👀 I think Mistral Small 3 could be nice model for story telling or roleplay after finetuning”
- 亮点:提出Mistral Small 3在经过微调后在特定场景下的潜力。
- “😎 我让它运行了一个小时,它几乎完成了开发一个全栈聊天应用50%的工作。”
- 亮点:通过具体事例说明Mistral Small 3的工作效率。
- “🤓 So, this model might benefit from CoT - it would be able to correct itself in the "think" tags before giving the final reply.”
- 亮点:提出Mistral Small 3可能受益于思维链(CoT)的观点并解释其原理。
情感分析
总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于用谜语测试LLMs是否合理,可能的原因是大家对LLMs的本质和测试标准的理解不同。一部分人从LLMs的工作原理出发认为这种测试方式不合理,而另一部分人则看重这种测试能体现模型的表现。
趋势与预测
- 新兴话题:Mistral Small 3在衍生工作中的应用以及通过蒸馏得到新模型的可能性。
- 潜在影响:如果Mistral Small 3在更多特定场景(如衍生工作、角色扮演等)被证明有效,可能会影响相关领域对该模型的使用和开发方向,也可能促使更多人关注模型的微调、思维链应用等改进方式。
详细内容:
《关于 Mistral Small 3 的热门讨论》
在 Reddit 上,一则关于“Mistral Small 3 很棒,但……”的帖子引发了广泛关注,获得了众多点赞和大量评论。原帖指出 Mistral Small 3 在处理某些任务时有一种奇特的自我纠正方式,有时容易被忽视。比如在一个关于大理石位置的推理任务中,它起初回答错误,但在解释过程中又进行了修正。
讨论的焦点主要集中在对 Mistral Small 3 性能的不同看法。有人认为它在编码任务方面表现出色,超级快速且能力出众,比如[Gallardo994]分享道:“我发现 Mistral Small 3 对于编码任务,特别是代码分析和漏洞查找非常能干,而且速度超快。”但也有人提出质疑,像[7h3_50urc3]表示:“我不明白为什么人们总是在语言模型上尝试那些谜题,它们并非像生命那样思考,只是预测下一个可能的标记而已,用这种方式作为衡量智能的基准在很多方面是错误的。”
在个人经历和案例分享方面,[Admirable-Star7088]称:“我曾短暂试用 Mistral Small 3 进行编码(JavaScript),效果很棒,比 Codestral 22b 甚至 Qwen2.5 32b 都要好。不过在明确说它更好之前,我还需要在编码方面用不同编程语言做更多测试。”
有趣的观点也不少,比如[Thoguth]思考:“这东西太神奇了,能做很多我不能快速完成的事,那有什么是我能做得更好的呢?”
总体而言,关于 Mistral Small 3 的讨论呈现出多样性,有人对其赞赏有加,也有人对其存在一些疑虑,需要更多的测试和探索来全面了解其性能。
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