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一个非常有意思的社区现象。这个社区是16岁以下的“学习社区”,我是这里的管理人员高层 现象:讨论处理一件较大事件的事情,都会被带偏话题,导致实际讨论内容与原定计划不符合。变成了辩论的地方。 我想了半天,只能捋了一下造成这样的流程: 事件本身-扒根-根上出现了较大的分歧-在分歧上争吵-脱离原定计划 双方都用着极端的事情去反驳对方,用道德与现实法律(不一定是处罚的法律,也有是政策)以及互联网文化上不断找到与这件事的共同点,来反驳对方。 但是似乎这样不管的话,过了几天也不会有结果的。因为这是互联网,权力是相等,双方都不服,一直可以斗下去。典型例子就是鸡蛋炒西红柿是加盐还是加糖 也许这就是会议记录存在的意义。

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今天的hacker news第2个热点非常有意思:)值得大家一看: LMSYS Org这个组织最近开放了Chatbot 领域的“混聊大内斗”,并每周都公开排行榜。 竞技模式:他们把所有授予他们API接口的模型放到一块,每个模型随机匹配到与其它模型进行聊天对话。这些对话采用的是自然语言,而不是预定义的对话集合。在每次对话结束后,旁观的用户、开发者等等可以对两个参与对话的模型进行投票,以表达他们对这两个模型表现的偏好。 投票是匿名的,每个用户只能对同一对话投一次票。投票结果被用来计算 Elo 评分,Elo 评分越高的模型被认为是更强大的语言模型。 图一:4月24日至5月24日之间的投票结果,投票人数27k(清华大学的开放式双语对话语言模型排16,这个排行榜仅限于授权给这个团队API权限的模型里)。 图二:所有非平局 A 对 B 战斗中,模型 A 获胜比例 排行榜的下半部分团队着重提了他们重点观察的Google PaLM 2模型,我总结了一下大概这么几个点: 1)总体情况还可:在过去的两周里,PaLM 2 与其他 16 个聊天机器人进行了约 1.8k 次匿名对战,目前在排行榜上排名第 6。除了 Vicuna-13B(Vicuna 的 Elo 分数比 PaLM 2 高 12 分,即 Vicuna 1054 vs. PaLM 2 1042,根据 ELO 分数来看几乎是虚拟平局)之外,它在所有开源聊天机器人中排名最高。 2)遇强则强,遇弱则弱,好似某个红衣球队,名字我不提:PaLM 2 在与前 4 名选手(即 GPT-4、Claude-v1、ChatGPT、Claude-instant-v1)对战时表现更好,与 Vicuna 的对战中赢得了 53% 的比赛,但在与实力较弱的选手对战时表现较差。 3)觉悟较高:PaLM 2 似乎受到的监管比其他模型更为严格。在许多用户对话中,当用户提问 PaLM 2 不确定或不适合回答的问题时,PaLM 2 比其他模型更可能选择不回应。下面这个数据made my day:在所有成对对战中,PaLM 2 由于拒绝回答而输掉了 20.9% 的对战,并且由于拒绝回答而输给不属于前四名(GPT-4,Claude-v1,ChatGPT,Claude-instant-v1)的聊天机器人 30.8% 的对战。

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