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原意是:一项社会指标或经济指标，一旦成为一个用以指引宏观政策制定的既定目标，那么该指标就会丧失其原本具有的信息价值。因为政策制定者会牺牲其他方面来强化这个指标，从而使这个指标不再具有指示整体情况的作用。
用最简单的话来说，就是:
"当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。"
万物皆如此。
所以这里，我想说一个暴论:现在的大模型榜单，还有各种乱七八糟的AI产品榜单，参考看看可以，但是不要奉为圣经，更不要当真，拿来做你跟别人吵架的凭据。
骗骗兄弟可以，别把自己也骗了。
当所有的大模型，都用MMLU、MATH、IFEval、GSM8K之类的基准测试来衡量自己模型的能力，那这些基准测试，也就不再是一个好的基准了。
去年一篇论文让我印象非常的深刻，叫《Don’t Make Your LLM an Evaluation Benchmark Cheater》，来自中国人民大学。
里面详细的阐述了因为数据泄露而引起的整个大模型刷榜情况的虚假繁荣。
N多模型，直接把评测集的数据训在了模型里面，从而直接屠榜，来引起声量和讨论。
这就像学校里考试，我们每个人都公平的在考场上，一起考试答题，大家各凭本事一决胜负。
但是偏偏有个学生，平时满分750他只能考个299，但是这次，他在考试前，已经提前知道了所有卷子的题目和答案，都在脑子里背了下来，只有一些语文之类的主观题没有满分，其他全是满分，考了720分。
那你会觉得，他考了720分，是因为他真的牛逼吗?
傻子才会。
大模型的评测，跟这种考试，没有任何区别。刷题而已，人类刷了几千年的题，这点手段，还能难倒背后的人?开什么玩笑。
所以《Don’t Make Your LLM an Evaluation Benchmark Cheater》的作者，提出一种方法，用n-gram哈希算法在考试前对数据污染现象，进行严格检查，只要是作弊的，一律滚出去。
可惜，因为我上面说的那些乱七八糟的问题，并没有办法用上，现在所有的榜单，都还是充斥着无数的水分。
榜单不再可信，但是普通用户和开发者，永远会用脚投票。
请在手机微信登录投票
你心中No.1的大模型是哪个?单选
所以，真的，骗骗哥们可以，别把你自己也骗了。
AI这行里，真的充斥着各种各样奇奇怪怪的现象。
脚踏实地做点事吧。
站在普通人的场景想想未来。
我觉得，比那一瞬的泡沫，更重要。