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大家好，我很好奇是否有人能解释一下最近发布的Gemini Pro 2.0模型在LLM竞技场与现实世界实验中的性能差异。[https://huggingface.co/spaces/lmarena - ai/chatbot - arena - leaderboard]我在很多任务中试用了Gemini Pro 2.0，发现它比任何其他最先进的模型产生更多的幻觉。这些任务包括编码任务、基本逻辑任务，在没有搜索结果却假定有并编造信息的任务，还有模型中没有相关信息就提供完全编造数据的任务。我知道LLM竞技场不需要这种验证，但我担心它如此自信地提供错误答案会污染结果。甚至在LLM竞技场上的编码任务中，2.0实验版看似排名靠前，但在任何基础测试中，它远不及Claude，Claude能提供错误更少的更好的代码解决方案。95%的置信区间为+15 / -13，这相当高，意味着分数的确定性尚未确定，但是，有没有人发现它是可靠的呢？

讨论总结

原帖对Gemini Pro 2.0在LLM Arena测试和实际测试表现的差异表示疑惑，评论者从不同角度进行讨论，包括基准测试的有效性、模型在不同任务中的表现、版本之间的比较等，有对模型表示失望和不满的，也有分享不同使用体验和观点的，整体争议较多。

主要观点

  1. 👍 私有基准测试才是公平的基准测试
    • 支持理由：公共测试集数据可能污染模型，影响测试公平性。
    • 反对声音：有评论者认为私人基准测试不重要，不同基准测试结果相似。
  2. 🔥 Gemini Pro 2.0在实际测试中表现不佳
    • 正方观点：许多评论者通过自己在编码、翻译等任务中的测试发现该模型存在诸如幻觉、编造信息等问题。
    • 反方观点：有评论者指出其在LiveBench或Vectara的幻觉基准测试中表现不错，还有评论者认为原帖缺乏结构化比较和具体实例。
  3. 💡 Chatbot arena不是基准测试而是ELO系统
    • 解释：部分评论者认为Chatbot arena按其本质是一种等级分系统而非传统意义的基准测试，不过也有评论者认为ELO按定义可被视为一种基准，双方有争论。
  4. 👍 1206版本比Gemini Pro 2.0更好
    • 支持理由：多个评论者从不同任务测试中发现1206版本在速度、可靠性、任务完成情况等方面表现优于Gemini Pro 2.0。
    • 反对声音：有评论者称在自己的测试中Gemini Pro 2.0表现接近Claude sonnet并且在速度和可靠性方面相比sonnet有优势。
  5. 💡 Gemini在LLM Arena中的排名可能受用户主观投票影响
    • 解释：评论者认为用户可能根据Gemini听起来的好坏而非准确性投票，导致其在LLM Arena中的排名与实际测试表现不符。

金句与有趣评论

  1. “😂 The only fair benchmark is a private benchmark.”
    • 亮点：直接指出私有基准测试才公平，引发了关于基准测试公平性的讨论。
  2. “🤔 Chatbot area is an ELO, it isn’t a benchmark at all.”
    • 亮点：提出Chatbot arena不是基准测试而是ELO，与其他观点形成争议焦点。
  3. “👀 I can confirm that Gemini Pro 2.0 is significantly worse in translation than Claude Sonnett and Gpt4o.”
    • 亮点：通过实际对比，指出Gemini Pro 2.0在翻译任务上的不足。
  4. “😂 All benchmarks are full of shit.”
    • 亮点：以一种极端的方式表达对所有基准测试的否定态度。
  5. “🤔 When an indicator becomes a benchmark, it is no longer a useful indicator.”
    • 亮点：提出一个关于基准指标有效性的普遍观点，与帖子主题相关。

情感分析

总体情感倾向较为负面，主要分歧点在于Gemini Pro 2.0的性能评价。部分原因是不同用户的测试场景、任务类型不同，以及对于基准测试有效性的不同看法。一些用户在自己的测试中发现该模型存在诸多问题，如幻觉、编造信息等，从而对其评价较低；而另一些用户则指出其在某些测试中的良好表现或者认为原帖缺乏比较依据。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何改进模型测试方法以更准确评估模型性能的讨论。
  • 潜在影响：如果Gemini Pro 2.0这类模型的性能问题得不到解决，可能影响用户对谷歌相关产品的信任度，并且会促使整个行业对模型评估体系进行反思和改进。

详细内容：

标题：关于 Google 的 Gemini Pro 2.0 Experimental 02-05 模型表现的争议

最近，Reddit 上一个关于 Google 的 Gemini Pro 2.0 Experimental 02-05 模型的讨论引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖探讨了这个模型在 LLM Arena 排行榜上表现出色，但在实际测试中却不尽如人意的情况，并提供了相关链接https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/chatbot-arena-leaderboard。

文章将探讨这个模型在不同场景下的表现，以及用户们对于其性能的不同看法。

在讨论中，观点各异。有人认为只有私人基准测试才公平，因为这些模型都可能受到公共测试集数据的影响。也有人表示它在 LiveBench 上表现出色。对于 Chatbot Arena 是否是一个有效的基准，存在激烈争论。有人认为它是通过用户投票来评估的，不是传统意义上的基准；而有人则认为它是一种标准，可以进行比较。

有用户分享道：“我好奇 Anthropic 对 Claude 做了什么，使其成为如此优秀的编码模型。在我看来，只有 o3 能与之接近。我尝试用其他 LLM 解决问题时，感觉就像人工智能在撞墙，而 Claude 能迅速抓住问题。”

还有用户表示：“Gemini 模型在语言任务方面表现出色，在多语言环境中的上下文和分类任务中表现突出，其视觉能力也不错，速度快。但 Pro 版本目前表现不佳。”

有人认为 Claude 需要提高一些方面来吸引开发者付费，比如更好的编码性能、更高的上下文和更高的令牌输出。也有人指出 Google 应该推出更便宜的模型，或者像 Qwen 那样推出经过优化的编码模型。

有用户称 Chatbot Arena 存在输入令牌限制等问题，似乎不适合测试高智能任务。还有用户通过实际使用，发现 Gemini Pro 2.0 在翻译方面不如 Claude Sonnett 和 Gpt4o，存在语法错误等问题。

不过，也有用户认为 0205 版本已经修复了一些问题，在某些测试中表现不逊于 1206 版本。

总之，关于 Google 的 Gemini Pro 2.0 Experimental 02-05 模型的性能，用户们看法不一，存在诸多争议和讨论。