现在的大模型榜单,真就没一个可信的。

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大模型榜单的水分:Reflection 70B事件分析摘要
近期,AI界被一款名为Reflection 70B的大模型震撼,其在基准测试上超越了GPT-4o,并声称采用了创新技术「Reflection-Tuning」。然而,其高效的开发过程—仅两人三周完成—及其在评测中的惊人表现引起了怀疑。
随后,外部评测揭示了Reflection 70B的成绩异常。其创始人Matt一度将问题归咎于技术故障,随即推出了一个新的API来证明模型的实力。但不久,社区成员发现所谓的Reflection 70B的API输出结果与另一模型Claude3.5惊人地相似,进一步的测试表明Reflection 70B很可能是一个伪装的Claude。
这个事件背后反映出AI领域存在的一个现象—刷榜。由于大模型的评测数据集是公开的,模型可以在公布成绩前针对这些数据集进行优化,导致评测结果失去了真实性。此外,各种AI产品榜单的可信度也受到质疑,很多公司为了获得更高的排名,可能会采取不当的手段来提高自己产品的表现。
最终,Reflection 70B事件告诉我们,AI领域的评测和排名可能充满水分,不应盲目追求排名,而应脚踏实地地关注真正有意义的技术进步和应用。卡兹克建议,我们不应将这些榜单视为决定性评价标准,而应以怀疑的态度对待,并专注于对普通用户真正有用的技术。
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