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讨论总结

这个讨论围绕LLMs互相评分展开。参与者提到了不同LLMs对自身和其他模型的评价，像Claude 3.7对自己的评价很低，而Llama 3.3 70b认为自己是最伟大的。还探讨了这些评价背后可能的原因，如模型的训练数据、是否被训练避免极化观点等。同时也对模型评价中出现的偏差现象进行了讨论，例如Claude Sonnet因声称自己由OpenAI制造而给自己很多0分。另外，Claude的冒名顶替综合征现象也在讨论范围内，有用户认为这与对Claude的喜爱有关，也有人从这个现象延伸到好的程序员是否存在类似情况。

主要观点

  1. 👍 不同LLMs对自身或其他模型有不同的评价
    • 支持理由：如Claude 3.7认为自己很可怜，Qwen2.5 72b觉得Llama 3.3 70b是最伟大的等例子可以证明。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Claude Sonnet将自己评为最差模型可能是一种追求自我提升的个性
    • 正方观点：从它不断追求进步的角度看，这种低评价可能是自我提升的动力。
    • 反方观点：有观点认为可能是训练问题或者测试方法导致的低评分，并非是个性原因。
  3. 💡 不同模型之间的评分差异可能与模型的特性有关
    • 解释：例如Llama 3.3 70b比较友善，可能会影响它对其他模型的评分。
  4. 💡 模型的自我评分偏差可能是因为测试方法的问题
    • 解释：像Claude Sonnet在测试中的表现可能受到测试方法的影响。
  5. 💡 对模型评分中所谓“偏见”的判断存在争议
    • 解释：以Claude Sonnet给自己低评分的情况为例，有人认为是偏见，有人认为不是。

金句与有趣评论

  1. “😂 Claude 3.7: "I am the most pathetic being in all of existence. I can only dream of one day being as great as Phi - 4"”
    • 亮点：通过Claude 3.7对自己的评价，生动地展现出模型对自身的低评价态度。
  2. “🤔 Claude Sonnet thinks it’s the worst model, even worse than a 7B model? Is this some kind of a personality trait to never be satisfied and always try to improve yourself?”
    • 亮点：对Claude Sonnet低评价自己的现象提出了一种新颖的看法，将其与追求自我提升的个性联系起来。
  3. “👀 Llama 3.3 70b is a good teacher, she passed nearly every student in the class 😂”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式形容Llama 3.3 70b在评判时的表现。
  4. “😂 Claude being its’ own harshest critic is kind of cute.”
    • 亮点：对Claude自我批判的现象表达出一种独特的积极态度。
  5. “🤔 It does the same for other models like Phi - 4 though, so how is it a bias?”
    • 亮点：对Claude Sonnet的评分行为是否属于偏见提出合理的疑问。

情感分析

总体情感倾向是积极和好奇的。主要分歧点在于对模型评分现象背后原因的解读，例如Claude Sonnet给自己低评分是个性还是其他因素导致的。可能的原因是大家对LLMs的内部机制理解不同，以及对不同模型特性的认知存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：像在LLMs互评中加入Selene这样的新模型进行评价可能会成为后续讨论的话题，还有如何更好地进行模型评分的标准化也可能引发更多讨论。
  • 潜在影响：如果能够深入理解LLMs互相评分背后的机制，可能会对LLMs的发展和改进有积极的影响，例如优化模型的训练方法，提高模型的准确性等。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 LLMs 相互评级的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“LLMs grading other LLMs”的话题引发了广泛关注。原帖包含了丰富的讨论和各种观点，获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要探讨了不同语言模型（LLMs）对彼此的评价，包括它们在自我认知、智力、幽默感、创造力和道德指南针等方面的评估。引发的主要讨论方向包括对各模型评价结果的分析、评价过程中的偏差探讨，以及不同模型表现出的特点和可能的原因。

讨论焦点与观点分析： 有人认为像 Claude Sonnet 这样的模型表现出类似“冒充者综合征”的特点，对自己评价过低。比如有人说：“Claude Sonnet 认为自己是最差的模型，甚至比 7B 模型还糟糕？这难道是一种永远不满足、总是试图自我提升的个性特征？” 也有人指出优秀的工程师通常是自信的，那些缺乏自信的工程师往往在编码时犹豫不决，经常寻求帮助。比如有用户分享道：“作为一名在该领域训练了数十年的资深人士，我可以肯定地说，优秀的工程师往往充满自信，愿意挑战各种难题。而那些缺乏自信的工程师则常常对采取何种方法感到不确定，并且会经常寻求帮助。” 还有观点认为评价结果可能存在方法上的问题，不能完全代表模型的真实情况。例如有人提到：“如果这种评估旨在捕捉模型对自身和其他模型输出的看法，那么像这样的异常值表明它没有测量到它想要测量的东西。”

然而，也存在一些共识，比如大家普遍认为这个评估具有一定的探索价值，可以揭示一些模型训练中的特点和潜在问题。

总之，这场关于 LLMs 相互评级的讨论展示了观点的多样性和复杂性，为进一步理解语言模型的特性和表现提供了丰富的视角。