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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。