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1、快速入门:
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2、精确搜索:
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3、模糊搜索:
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4、首次启动:
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1、科技秘笈揭秘技巧-其实有挂必备必赢教程;v小薇《136704302》
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2、内存修改器
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3、专属辅助插件
现在的大模型榜单上,真的都是水分。
全是作弊的考生,真的。
上周,AI圈有个很炸裂的大模型发布,在全网引起了山呼海啸,一众从业者和媒体尊称它为开源新王。
就是Reflection70B。
在每项基准测试上都超过了 GPT-4o,还只用70B的参数,就击败了405B的Llama3.1,模型中还有一个叫「Reflection-Tuning」的技术,能让模型能够在最终回复之前,先识别自己有没有错误,如果有,纠正以后再回答。
其实这个东西当时我就很存疑,因为在我的理解里,这玩意,就是个CoT,就是个纯Prompt,一个Prompt把70B模型直接带的螺旋升天?
你这玩意,真要是能做到,奥特曼就真的直接原地给你磕头了。。。
最关键的是,还有一个很离谱的点,这个模型就两个人做,而且,从一拍即合、到找数据集、到模型微调完成并正式发布,一共就花了3周。
这效率,这速度,直接卷的螺旋升天,国内大厂速度没卷到这个地步...
于是我就观望了几天。
直到昨天,发现这模型底都快被人扒掉了。
模型结果造假,提供给开发者的API,还是造假。
先是跑分评测上面,这是他们老板Matt自己发出来的跑分结果,勇夺第一。
看这个结果,你就说屌不屌吧,拳打Claude3.5,脚踢GPT-4o,还把Gemini1.5Pro和Llama3.1405B给摁在地上摩擦。
你很难想象这只是一个两个人花三周训的70B的模型能干出来的事。
直到7号,Artificial Analysis用他们自己的标准评测集跑了一通,发现这事不对啊,你这么多项评测集都登顶了,你应该很牛逼才对啊,这得分什么情况???
他们是这么说的:
“哥们,我们测完了咋感觉你比Llama3.170B更拉了呢?老实说,你是不是在骗兄弟们。”
Matt看到了以后,开始说卧槽不对劲啊,我们内部是好的啊,怎么你们测试结果这么烂?
花了好半天,Matt终于说,哦是Hugging Face 权重出现了问题,我也不知道咋回事,你们等一等。
说完还不忘凡尔赛一下,说:
翻译一下就是:我们是在太太太太火啦,你们再等等啊,乖。
直到今天凌晨,最骚的事情来了,Matt说,我们终于解决了问题,开放了新的API。
他们提供了一个私有接口,说这个才是Reflection70B完全体。
大家一测,卧槽,果然牛逼,牛逼炸了。
真的好像比GPT4o还有那些大厂的模型强哎。
就差点直接给Reflection70B开香槟了。
2个人,3周时间,创了AI行业的奇迹。
但是大家香槟刚开一半,就被生生的摁回去了。
大家发现,这个所谓的“Reflection70B”的API,怎么跟Claude3.5回复的东西,一模一样。。。
于是有人,又做了一个验证测试,他把所有API的参数全部设为10个Token、0温度、top_k1,然后让大模型,重复entsprechend这个词20次,因为大模型对token的计算都不太一样,所以其实10个token限制输出的内容也不太一样,你既然说你是基于Llama3.1微调的,那你肯定得跟Llama3.1输出内容一样对吧。
但是,结果直接让人大跌眼镜。
好兄弟,你怎么,跟Claude的长度一样,你到底是Llama3.1生出的Reflection70B,还是披着狗皮的Claude啊???
更狗的是,他们居然,还把Claude设成了屏蔽词,在用户的对话中,一旦你发Claude,就直接剔除。
骚啊,实在是太骚了。。。
这下,所有AI行业的人,都知道,Reflection70B就是一场彻头彻尾的闹剧。
这个闹剧背后,我觉得反应出了现在整个AI领域,一个非常诡异的现象。
刷榜。
回到整个事情的起点,就是模型能力的强度,和榜单。
正是因为Reflection70B在评测集上屠榜了,秒杀Claude3.5和GPT4o,才让大家如此兴奋。
但是结果大家发现,卧槽你怎么就做那些特定评测集的题目那么牛逼?换个别的题就直接变废物了?不是细狗你行不行啊?
直接对着答案抄,还不行,那不扯淡吗。
大模型目前的评测体系,从来就不复杂,就是考试,纯纯的考试。
评测数据集相当于试卷,模型就是正在考试的学生,最后交卷,看谁的分高。
听起来是不是很科学?理论上是的,但是大模型评测领域有一个非常严重的BUG,就是评测集,就是考试试卷,是公开的,所有人在考试之前,都可以看到考卷。
为什么评测机构要公开评测集?不公开不就行了?
答案是不行。
高考和学校的考试,是权威的考试,我不差你一个,你爱考不考,我就是天,我就是规则,所以,他们当然不会公开试卷,一切以公平说话。
但是大模型领域,太新了,这些评测榜单,比如SuperCLUE、C-Eval、HuggingFace,话语权没那么大,供需关系倒过来了,如果机构在评测时用什么问题以及对应什么答案是什么一直不公开,如果机构的评测逻辑与工具、评分方法与过程是封闭的“黑盒子”,那一定会被招来无数质疑,先被干躺的是这些评测机构你信不信。
两害相权取其轻,所以就变成了现在的情况了。
人们总是单纯的,总是喜欢量化的,也总是喜欢用一些固定的标准,来恒定一个东西的好与差。
所以在这一年半的白模大战中,我们经常能听到各种奇奇怪怪的第一,每个模型,都说自己超越GPT4o了,把它按在脚下摩擦。
6月27日:“ 讯飞星火V4.0不仅在8个国际主流测试集中排名第一,领先国内大模型,并在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等方面实现了对GPT-4Turbo的整体超越。”
5月21日:"在 LMSYS最新排名中,零一万物的最新千亿参数模型 Yi-Large 总榜排名世界模型第7,中国大模型中第一,已经超过 Llama-3-70B、Claude3Sonnet;其中文分榜更是与 GPT4o 并列世界第一。"
3月26日:"沙利文发布了《2024年中国大模型能力评测》,评测显示,百度文心一言稳居国产大模型首位,拿下数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等五大评测维度的四项第一"
我不想说什么模型好什么模型不好,这种刷榜到底有没有意义,我只想说,使用者一定会用脚投票的。
况且,有的排行榜,那是真的不能看,比如前段时间看到的一个权威机构的文生视频排行榜,用量化指标来恒量视频生成质量。
别的我不说了,我就说你把智谱清影排在可灵上面,你自己去问问智谱的人,他们敢接这个第二吗?智谱是一家很实诚的公司,所以他们品牌市场也没拿这玩意去做宣传,你要是一些别的公司,又得PR起飞了。
这个榜单创作者们看到也只会笑笑,大家不傻,真的。
在经济学中,有一个著名的理论,叫做古德哈特定律。