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讨论总结

这个讨论是基于qwq和gemma - 3被加入长文本基准测试而展开的。评论者们对测试结果、模型表现、模型性能等方面提出了各种观点，其中既有对测试结果表示疑惑和质疑的，也有对模型给出主观评价的，整体讨论氛围比较理性和客观，大家基于自己的经验或者理解来发表看法。

主要观点

  1. 👍 对Gemma - 3在400个总标记后的质量为44.4%表示疑惑并要求澄清计算方式。
    • 支持理由：数字看起来奇怪，需要知道具体计算方式。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为基准测试可能存在问题，Gemma 3可能存在如无法在上下文中保持准确性等问题。
    • 正方观点：数据表现不佳，可能是基准测试本身的问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 发现QwQ在不同分辨率下得分情况存在疑点。
    • 支持理由：4k上得分比2k上得分更好不合常理。
    • 反对声音：可能是基准测试误差幅度大。
  4. 💥 对gemini - 2.0 - flash - 001在特定上下文大小下击败gemini - 2.0 - pro - exp - 02 - 05的测试结果表示怀疑。
    • 支持理由：认为这样的结果不合理。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 基准测试结果与普遍共识不符，结果偏差可能影响对模型性能的评估。
    • 支持理由：结果与大家认知的不同可能误导对模型性能评估。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 For me it looks… strange. Can you give an example how you get 44.4% for only 400 tokens (25 - 40 total lines of text in prompt, assuming roughly 75 characters per line)?”
    • 亮点：直接指出数据的可疑之处并寻求解释。
  2. “🤔 This benchmark is janky, but someone else posted a confabulation or hallucination benchmark, and gemma 3 was the worst of every model.”
    • 亮点：对基准测试和Gemma 3的表现给出负面评价。
  3. “👀 I was a head of data processing department for a few years and my guess would be human error. Probably copy - pasted 1k result twice as the rest of the data seems consistent.”
    • 亮点：以自身经验推测数据疑点可能是人为错误。
  4. “😎 The fact that \\gemini - 2.0 - flash - 001\\\\ is reported to be beating \\gemini - 2.0 - pro - exp - 02 - 05\\\\ at every context size above 8k makes me question the method used for benchmarking.”
    • 亮点：对测试结果表示怀疑并质疑测试方法。
  5. “💡 Hmm… your benchmark results are way off and inconsistent with the anecdotal consensus on model performance at different context lengths.”
    • 亮点：指出基准测试结果与普遍认知不符。

情感分析

总体情感倾向比较中性，大家更多是理性地探讨问题。主要分歧点在于对各个模型的评价以及对基准测试结果的看法。可能的原因是不同人有不同的测试体验、对模型的期望不同以及对基准测试的理解差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：希望看到更多较小模型在长文本基准测试中的表现。
  • 潜在影响：如果关于基准测试结果和模型性能的质疑属实，可能会影响相关模型的改进方向和使用者的选择。

详细内容：

标题：关于 qwq 和 gemma-3 在长上下文基准测试中的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“qwq 和 gemma-3 加入长上下文基准”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。帖子主要围绕着这两个模型在基准测试中的表现展开。

讨论焦点与观点分析： 有人对帖子中的数据表示怀疑，比如 [Evolution31415] 要求进一步解释如何得出仅 400 个令牌时 Gemma-3 的质量为 44.4%的结论，并希望获得 25 - 40 行文本及相关问题来验证。[redditisunproductive] 认为该基准测试存在问题，同时提到 Gemma 3 在其他基准测试中表现不佳，可能存在无法很好地结合上下文等问题，也可能是标记化等方面的错误尚未更新。还有用户如 [My_Unbiased_Opinion] 分享了自己使用 Google 的 Gemini 模型的经历，指出其在捕捉细微差别方面表现不佳。

有人认为 4o 在某些方面表现不佳，比如 [usernameplshere] 表示其在经过一定量的文本后出现明显的幻觉等问题，[Existing - Pay7076] 称 4o 在理解方面表现差，[nomorebuttsplz] 觉得 4o 是一种过度拟合的成本节约模型。但也有人如 [AppearanceHeavy6724] 认为 4o 不错。

对于 qwq 的表现，看法不一。[u_Leon] 认为 qwq 在 4k 上的得分比 2k 好这点有些可疑。

也有用户就 Gemini 模型的表现展开讨论，[Comfortable-Rock-498] 对其基准测试方法提出质疑，[AttitudeImportant585] 则根据自身经验表示在计算机使用场景中，g2p 处理长上下文的能力比 g2f 差很多。

有人对测试的具体细节和指标提出疑问，如 [NNN_Throwaway2] 询问这些数字所表达的具体指标是百分比通过/失败。

在讨论中，大家对于模型的表现评价各异，存在共识也有争议。但总的来说，对于这些模型在长上下文处理中的表现，还需要进一步的研究和验证。