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讨论总结

该讨论源于原帖对基准测试的质疑，即经过两周的激动人心的发布后，认为基准测试基本是无意义的。评论者从多个角度进行了讨论，包括基准测试与实际任务的差异、模型针对基准测试而非实际应用进行优化、不同类型基准测试存在的问题（如公开数据基准测试意义不大、以测试模型对数据集保留能力为目的的基准测试价值低等）、本地LLM基准测试的工作量和必要性、模型在基准测试中的表现与实际表现的差异等。整体氛围对基准测试的可靠性多持怀疑态度，部分评论者还分享了自己在模型使用和测试中的经验。

主要观点

  1. 👍 模型被训练以在基准测试中达到最佳表现而非实际应用
    • 支持理由：许多评论者指出公司为了在基准测试中表现好而训练模型，导致模型没有针对实际重要用例优化，如在实际使用LLM更多是作为想法共鸣板而非解决复杂任务时，模型未优化。
    • 反对声音：无（未在评论中发现明显反对观点）
  2. 🔥 基准测试大多是无意义的
    • 正方观点：很多评论者以不同的理由支持这一观点，如基准测试易被操纵、与实际任务不同、不能反映模型在其他方面的能力等。
    • 反方观点：部分评论者认为LiveBench等基准测试是有意义的，如QwQ 32b在LiveBench的测试表现很好。
  3. 💡 针对本地LLM应建立自己的基准测试，但普通用户工作量过大
    • 解释：Mescallan提出针对本地LLM建立自己的基准测试，但LagOps91认为普通用户做基准测试工作量过大，做简单的“vibe check”即可。
  4. 💡 模型在基准测试中的表现能反映其在其他方面的能力
    • 解释：有评论者认为那些在基准测试中表现差的模型，通常在其他方面也表现糟糕。
  5. 💡 不同人对LLM期望不同，导致对基准测试的看法不同
    • 解释：如在创意写作基准测试中，有人关注是否遵循提示，有人关注内容价值，这影响对基准测试的评价。

金句与有趣评论

  1. “😂 There are two problems with most benchmarks: First, models are trained to benchmax (of course). Second, and this is less appreciated, benchmarks consist of tests which can be easily scored, which makes them very unlike the tasks we actually use LLM inference to do.”
    • 亮点：清晰指出基准测试的两个主要问题，解释了为什么基准测试与实际任务不同。
  2. “🤔 yeah pretty much this. even the creative writing benchmarks are largely "did the LLM adhere to the prompt" and not "can the LLM actually write something that is worth reading".”
    • 亮点：以创意写作基准测试为例，说明基准测试存在的局限性。
  3. “👀 It’s funny and scary at the same time. Models are getting optimised for benchmarks instead of getting things done.”
    • 亮点：简洁地表达出模型优化偏向基准测试而非实际做事这种现象的矛盾性。
  4. “😂 Living benchmarks are the way to go, creating a kind of SAT for LLms that changes every semester.”
    • 亮点：提出动态的“活”基准测试这种新颖的想法。
  5. “🤔 Benchmarks don’t work. (As intended ideally)”
    • 亮点：直接表达对基准测试有效性的否定。

情感分析

总体情感倾向是对基准测试持怀疑和否定态度。主要分歧点在于部分评论者认为存在有意义的基准测试（如LiveBench），而大部分评论者则从不同角度指出基准测试的无意义性。可能的原因是不同的使用场景、对模型的期望以及是否有自己的测试经验等导致了这种分歧。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何建立更有效的基准测试，例如设立众多困难基准测试以得到良好通用模型的想法可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果对基准测试的有效性持续怀疑，可能会影响模型开发者的训练策略，促使他们更加关注模型在实际应用中的表现，同时也可能影响用户对模型的选择和评估方式。

详细内容：

标题：关于语言模型基准测试的Reddit热门讨论

在Reddit上，一个题为“After these last 2 weeks of exciting releases, the only thing I know for certain is that benchmarks are largely BS”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。

帖子主要探讨了语言模型基准测试的有效性和局限性。讨论的焦点包括基准测试是否能真实反映模型的实际能力，以及模型是否只是为了在基准测试中取得好成绩而进行优化。

有人指出，大多数基准测试存在两个问题：模型被训练以在基准测试中达到最佳表现，而且基准测试的任务往往与实际应用中的任务差异较大。例如，有用户分享道：“我评估模型时会使用更能代表典型任务的提示，这使得结果难以解释。比如Gemma3-27B完成我的测试已经两天了，但我还没完成审查，部分原因是工作占用了我的时间。”

也有人认为，即使是创意写作的基准测试，重点也往往在于模型是否遵循提示，而非能否写出有价值的内容。“在现实世界中，人们更多地是将语言模型作为辅助来激发想法，而非让其独立解决复杂任务。可惜的是，这很难评估，导致模型并未针对重要的实际用例进行优化。”

还有观点认为基准测试的有效性取决于具体用途，不同人对模型的期望也不同。

在讨论中，有人提到应该根据自身任务创建特定的基准测试，也有人认为这对普通用户来说工作量过大。

总之，这场讨论反映了人们对语言模型基准测试的复杂态度和深入思考。