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我最近(出于无聊)安装了phi4:14b。给它一些编程/运维任务,它给出的答案实际上是合理的。这在之前的phi迭代版本中从未发生过。Phi2、3、3.5只在基准测试中表现良好,但给出的答案完全是胡言乱语。所以现在的问题是,这个模型真的很好,还是他们只是针对我的用例在一个数据集上进行了训练,而在其他情况下仍然很糟糕?在我的测试任务(Ansible与AWS、terraform)中,它在14b - 32b参数规模的竞争中表现出色,并且与qwen2.5 - coder:14b大致相当(有时更好,有时更差)。如果你觉得它有显著改进,你在哪些方面观察到了呢?

讨论总结

这个讨论围绕着Phi是否变好展开。从LLMs的整体表现出发,谈到接近AGI的模型规模和消费级硬件的关系,还对比了Phi与其他模型如Qwen2.5,涉及不同模型在STEM领域、创意写作方面的表现,也探讨了模型存在的问题像代码输出和幻觉现象,以及对AGI实现的看法等,大家理性地分享观点。

主要观点

  1. 👍 目前多数LLMs在特定任务上表现不错。
    • 支持理由:[很多评论者提到在不同测试任务中,LLMs能给出不错的答案]
    • 反对声音:[无]
  2. 🔥 接近AGI的模型规模会很大,短期内不会用于消费级硬件。
    • 正方观点:[模型要像人类一样完成大部分任务且表现相当或更好的话规模必须非常大,消费级硬件难以承受]
    • 反方观点:[无]
  3. 💡 在特定测试中Qwen R1和Phi4表现相当。
    • [两者在相同问题测试中,在特定兴趣范围内各有细节遗漏,但总体表现相当]
  4. 💡 多数人不喜欢phi是因其创意写作能力差。
    • [部分人在使用phi模型时发现其在创意写作方面表现不好]
  5. 💡 以科学为重点的模型中phi表现好。
    • [有人使用phi - 3 mini在STEM领域觉得它很智能]

金句与有趣评论

  1. “🤔 I think we reached a level where most LLMs are good at certain tasks.”
    • 亮点:[概括了LLMs目前的能力状况]
  2. “👀 A model that can do most of what we humans do on par or better must be very large in size and therefore will not be available on consumer hardware, at least not before a few years.”
    • 亮点:[对AGI模型规模与消费级硬件关系的理性分析]
  3. “😂 Matthew Berman is the the Sean Hannity of AI. 90% hype, %5 substance, 5% ads”
    • 亮点:[诙谐地评价宣称AGI实现的人]

情感分析

总体情感倾向比较中性,既有对Phi正面评价,也指出了模型存在的问题。主要分歧点在于Phi是否真正变好,原因是不同人使用Phi的场景和需求不同,对其表现的评价标准也不一样。

趋势与预测

  • 新兴话题:[模型在不同领域(如STEM和创意写作)的优化方向]
  • 潜在影响:[对AI模型开发和应用方向有一定的参考意义,促使开发者关注不同领域的性能表现]

详细内容:

标题:Phi 模型是否真的变好了?

最近,有人因为无聊安装了 phi4:14b,并让它完成了一些编程和 DevOps 任务,发现答案竟然是合理的。而之前的 phi 迭代版本,如 phi2、3、3.5 在回答问题时表现糟糕。于是就产生了疑问,这个模型是真的变好了,还是只是在特定数据集上表现不错,而在其他方面依然不行?在测试任务(Ansible 与 AWS、Terraform)中,它在与 14b - 32b 参数规模的竞争中表现出色,与 qwen2.5 - coder:14b 大致相当。该帖子获得了较高的关注度,引发了众多讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面: 有人认为我们已经达到了大多数语言模型在某些任务上表现出色的阶段,但质疑我们是否真的接近通用人工智能,因为能与人表现相当甚至更好的模型规模很大,短期内难以在消费级硬件上运行。有人将 Qwen R1(14b)和 Phi4(14b)进行了对比,发现在特定兴趣范围内,两者各有遗漏,表现相当。还有人指出即使是 deepseek - r1:671b 也需要仔细引导和大量修正,其真正价值在于指出未曾考虑的细节,但代码输出大多无法直接使用。

有人提到如果提示中的代码超出了上下文窗口,可能导致模型虚构函数。还有人认为如果通过网页界面让模型处理单个函数或几百行代码,效果会很好。也有人分享了相关视频链接“OpenAI Unveils o3! AGI ACHIEVED!”。

关于建议,有人推荐尝试 Qwen2.5 R1 模型并与 Phi4 进行对比。有人一直认为 phi 模型很棒,特别是 phi - 3 系列在 STEM 领域表现出色,认为社区中对 phi 评价不高可能是因为它在创意写作方面表现不佳,而自己主要将其用于科学/医学相关的询问,认为它非常可靠,因为语言模型有很多用途,而 phi 恰好符合自己的需求。

总之,关于 Phi 模型是否真的变好,大家观点各异,但都为这个话题提供了有价值的思考。