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它发布已经有一段时间了。你对它有何看法?它与qwen - 2.5 - 14B和Mistral Nemo相比如何?

讨论总结

该讨论围绕phi - 4展开,将其与qwen - 2.5 - 14B、Mistral Nemo等模型在多个方面进行比较,如在不同任务(科学写作、总结会议等)中的表现、不同语言下的效果、模型的推理能力、代码能力、遵循指令能力等方面,还涉及到模型的风格特点、适用场景等,整体氛围比较理性客观。

主要观点

  1. 👍 phi - 4在14B模型中整体表现近乎顶尖
    • 支持理由:未提及明确反对,多位评论者从不同任务和场景侧面体现其能力较强
    • 反对声音:无
  2. 🔥 在意大利语中phi - 4比qwen - 2.5 - 14b表现更好,但结果可能因语言而异
    • 正方观点:评论者以自身在意大利语中的使用体验为依据
    • 反方观点:有评论者表示在阿拉伯语中phi - 4表现糟糕
  3. 💡 phi - 4对总结微软团队会议有用,可以提取关键信息和行动项目
    • 解释:评论者以自身使用经验表明该功能
  4. 💡 phi - 4与Nemo 12B和Qwen2.5 - 14B水平相当,有不错的推理能力,STEM能力很好但代码和遵循指令能力较差
    • 解释:评论者通过使用体验得出这一评价
  5. 💡 phi - 4表现不错,比phi - 3要好,但是比gemma 27b差
    • 解释:评论者进行直接对比得出结论

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s almost best - in - class across the board for a 14B.”
    • 亮点:简洁地表明phi - 4在14B模型中的高水平
  2. “🤔 It does a better job than qwen - 2.5 - 14b and 32 in my language, but results may vary in other languages.”
    • 亮点:提出模型表现与语言相关的观点
  3. “👀 Phi - 4 has been really helpful for me to summarize MS teams meeting.”
    • 亮点:具体指出phi - 4在总结微软团队会议中的作用
  4. “😉 It’s better than the mentioned model for my purposes (scientific writing based on provided references).”
    • 亮点:强调phi - 4在科学写作方面的优势
  5. “💡 it’s a decent model around Nemo 12B & Qwen2.5 14B level”
    • 亮点:对phi - 4的水平定位给出评价

情感分析

总体情感倾向比较积极正面,大部分评论者都认可phi - 4在某些方面的表现。主要分歧点在于phi - 4与其他模型对比时的优劣情况,以及在不同语言、不同任务中的表现。可能的原因是不同评论者的使用场景、使用经验以及对不同功能的需求不同。

趋势与预测

  • 新兴话题:128k上下文版本的phi - 4如果推出可能引发更多关注和讨论,特别是在RAG方面。
  • 潜在影响:对模型开发者来说,可以根据这些评价进一步优化模型性能;对使用者来说,可以更好地选择适合自己需求的模型。

详细内容:

标题:关于 Phi-4 的热门讨论

在 Reddit 上,一个题为“Thoughts about phi-4?”的帖子引起了广泛关注。该帖子发布后,获得了众多用户的热烈讨论。帖子主要询问大家对 Phi-4 的看法,以及将其与 qwen-2.5-14B 和 Mistral Nemo 进行比较。

讨论的焦点和观点主要有以下几个方面:

有人认为 Phi-4 在 14B 模型中几乎是一流的,虽然在编码方面 Qwern2.5-coder-14B 更胜一筹,但也就仅此而已,而且它还无法取代 32B 模型。

也有用户表示 Phi-4 对其从事基于提供参考文献的科学写作很有帮助,在遵循指令方面做得尤其出色。

还有用户分享说 Phi-4 对自己总结 MS teams 会议、提取关键要点和行动事项非常有帮助。

有人指出 Phi-4 在自己使用的语言(如意大利语)中表现比 qwen-2.5-14b 和 32 更好,但在其他语言中的结果可能有所不同。有人发现 Phi-4 在理解和生成阿拉伯语方面表现糟糕。

有人觉得 Phi-4 是一个不错的模型,与 Nemo 12B 和 Qwen2.5 14B 水平相当,具有不错的推理能力,STEM 能力很好,但代码和指令跟随方面表现一般,默认氛围非常中立和呆板。

有用户称 Phi-4 比 Phi3 好,但不如 gemma 27b。如果推出 128k 上下文版本,将会成为其首选。

有人认为 Phi-4 对于分析、RAG 和总结任务表现出色,但需要 128k 上下文版本,因为 16k 非常有限。

有人觉得 Phi-4 在总结和遵循结构化输出方面表现良好,在容易产生偏见的专业领域表现极佳,因为它取材于非常好的主要来源。

在讨论中,大家对于 Phi-4 的评价存在差异,但也有一些共识。例如,都认为不同模型在不同任务和语言中的表现各有优劣。

总之,关于 Phi-4 的讨论丰富多样,为我们全面了解这个模型提供了多维度的视角。