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在微调方面，它们（Gemma3）似乎在评估中表现出色——看OpenPipe的这条推文。然后在世界知识方面（或者至少在识别历史上学者性别的这个小任务上），一个12B的模型击败了OpenAI的gpt - 4o - mini。这没有使用微调。（来源：https://thedataquarry.com/blog/using - llms - to - enrich - datasets/）。作者是Prashanth Rao（https://preview.redd.it/p11ujen8nbqe1.png?width = 1187&format = png&auto = webp&s = 897f8506ee01cffcbad459d11da436a2e1521501）。（免责声明：Prashanth是BAML社区的成员——我们的提示DSL/工具链https://github.com/BoundaryML/baml，但他在KuzuDB工作）。有没有其他人看到Gemma3取得惊人的结果？很想知道是否有更多人尝试过它。

讨论总结

帖子提到Gemma3在微调与世界知识方面表现优于很多模型，引发了Reddit用户的广泛讨论。评论者们从不同角度发表看法，有对Gemma3表示赞赏的，有希望看到它与其他模型对比的，也有指出它存在问题或分享使用体验的，整体氛围积极，大家积极探索Gemma3的性能表现等多方面内容。

主要观点

  1. 👍 Gemma3令人惊艳，表现出色
    • 支持理由：如在微调评估、世界知识方面有好的表现，在图像描述、日语 - 英语翻译方面是SOTA等。
    • 反对声音：有人认为它在某些方面表现不佳，如在早期电影基本测试中失败，Agentic编码表现差等。
  2. 🔥 希望看到Gemma3与其他模型对比
    • 正方观点：如希望看到与Mistral Small 3、Qwen - 32b - Instruct等模型对比，能帮助更好地了解Gemma3的性能优势。
    • 反方观点：无明显反对意见。
  3. 💡 Gemma3存在一些问题或有待提升之处
    • 解释：如预训练数据短的数据集微调时不稳定，存在梯度爆炸；在安卓手机上运行时可能存在资源耗费多、速度慢等问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Gemma 3 is amazing.”
    • 亮点：简洁直接地表达对Gemma3的赞赏。
  2. “🤔 It would be very useful if we see comparison for Gemma 3 and Mistral small 3, not just Gemma vs some other models and Mistral vs something other.”
    • 亮点：指出对比的全面性需求。
  3. “👀 People are sleeping on Gemma 3.”
    • 亮点：强调Gemma3被人们忽视的现状。

情感分析

总体情感倾向是积极的，多数评论者认可Gemma3的表现，如赞赏它在多个任务中的优秀成果、认可它的性能等。主要分歧点在于Gemma3的实际性能到底有多好，有人认为它表现出众，在很多方面优于其他模型，也有人指出它在某些任务中表现不佳，或者存在一些如资源耗费等问题。可能的原因是大家使用的版本不同、测试环境不同或者评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemma3在编码方面进行微调的潜力。
  • 潜在影响：如果Gemma3在更多任务中表现优异，可能会影响人工智能模型的市场格局，让更多人选择使用Gemma3或促使其他模型改进。

详细内容：

标题：Gemma3 在模型微调及世界知识任务中表现出色，引发Reddit热议

在Reddit上，一篇关于“Gemma3 is outperforming a ton of models on fine-tuning / world knowledge”的帖子引起了众多网友的关注。该帖子获得了较高的关注度，众多用户纷纷参与讨论，发表了自己的看法。

原帖指出，在微调方面，Gemma3似乎在评估中表现出色，比如在世界知识任务中，一个 12B 模型击败了 OpenAI 的 gpt-4o-mini，且未进行微调。文章还提供了相关的链接：https://thedataquarry.com/blog/using-llms-to-enrich-datasets/

文章将要探讨的核心问题是：Gemma3 究竟在哪些方面表现出色？与其他模型相比优势何在？

讨论焦点与观点分析如下： 有人表示：“Gemma 3 令人惊叹，我真的被震撼到了。” 还有人发现它在创作流畅的歌词方面有特长。 有人认为，同时出现了 Gemma 3 和 Mistral small 3 两个新模型，期待看到它们之间的比较。有人计划进行更多实验来对比 Mistral 3.1 small-24b 和 Gemma3-27b。 有人提出行业在简单任务上对 Claude 和 chatGPT 的投入可能是浪费，较小的模型在某些任务上通常表现不错。 有人希望看到 Gemma3 27b 与 Mistral Small 3.1 24b 以及 Qwen-32b-Instruct 的比较。 有人称 32b 的参数自己无法运行。有人在 Q4K 中运行时遇到问题。 有人认为对于文本分类，可以通过让模型产生单令牌响应并检查模型置信度来实验。 有人分享了自己在相关任务中的经历和案例。 有人认为 Gemma - 3 表现出色，甚至在很多方面超越了其他模型。 有人表示 Gemma 3 在日英翻译方面表现出色。 有人认为 Google 在推广产品方面存在问题。 有人探讨了基准测试的合理性。 有人分享了不同模型在编码等任务中的表现。 有人询问关于微调的工具和超参数。

总之，关于 Gemma3 的讨论呈现出多样性，大家从不同角度对其性能、应用场景以及与其他模型的比较进行了深入探讨。