Qwen1.5-1.8b性能报告：MMLU= 核心性能跑分数据的惊人表现意味着什么？
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项目地址: https://gitcode.com/openMind/Qwen1.5-1.8b
引言：为什么我们痴迷于“刷榜”？
在人工智能领域，基准测试（Benchmark）是衡量模型性能的重要工具。无论是学术界还是工业界，开发者们都在不断追求更高的分数，试图通过“刷榜”来证明模型的优越性。然而，这些分数背后究竟代表了什么？Qwen1.5-1.8b在MMLU等核心基准测试中的惊人表现，是否意味着它在实际应用中也能脱颖而出？本文将深入探讨这一问题。
基准测试科普：核心性能跑分数据中的Key含义
在分析Qwen1.5-1.8b的性能之前，我们需要先了解几个关键基准测试的含义：
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MMLU（Massive Multitask Language Understanding）
MMLU是一个多学科、多任务的基准测试，涵盖57个学科领域的多项选择题，从基础科学到社会科学，旨在评估模型的语言理解和知识广度。测试分为零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）两种模式。 -
GSM8K（Grade School Math 8K）
GSM8K是一个包含8.5K个小学级别数学问题的数据集，测试模型的数学推理能力。这些问题以自然语言形式呈现，要求模型能够逐步推理并得出正确答案。 -
HumanEval
HumanEval是一个代码生成基准测试，包含164个手写的Python编程问题，用于评估模型的功能性代码生成能力。 -
BBH（Big-Bench Hard）
BBH是从BIG-Bench中选出的23个最具挑战性的任务，用于测试模型的高级组合推理和分布外泛化能力。 -
CMMLU
CMMLU是一个针对中文语言理解的多任务基准测试，涵盖多个学科领域，旨在评估模型的中文能力。
这些基准测试从不同角度评估模型的性能，而Qwen1.5-1.8b在这些测试中的表现如何呢？
Qwen1.5-1.8b的成绩单解读
根据官方公布的数据，Qwen1.5-1.8b在多个基准测试中表现优异：
| 基准测试 | Qwen1.5-1.8b得分 | 对比模型（如Llama2-7B）得分 | |----------------|------------------|---------------------------| | MMLU（5-shot） | 46.8 | 46.8（Llama2-7B） | | GSM8K | 38.4 | 16.7（Llama2-7B） | | HumanEval | 20.1 | 12.8（Llama2-7B） | | BBH | 24.2 | 38.2（Llama2-7B） | | CMMLU | 57.8 | 31.8（Llama2-7B） |
从表中可以看出，Qwen1.5-1.8b在数学推理（GSM8K）和中文理解（CMMLU）方面表现尤为突出，甚至在某些任务上超越了更大规模的模型（如Llama2-7B）。这表明Qwen1.5-1.8b在特定领域具有显著优势。
横向性能对比
为了更全面地评估Qwen1.5-1.8b的性能，我们将其与同级别的竞争对手进行对比：
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Llama2-7B
Llama2-7B是一个广泛使用的开源模型，但在数学推理（GSM8K）和中文理解（CMMLU）方面表现较弱。Qwen1.5-1.8b在这些任务上的优势可能源于其优化的训练数据和架构设计。 -
Mistral-7B
Mistral-7B在MMLU和GSM8K上的表现优于Qwen1.5-1.8b，但Qwen1.5-1.8b在中文任务（CMMLU）上的表现更为突出。 -
Phi-2
Phi-2是一个2.5B参数的模型，在数学推理（GSM8K）上表现优异（57.2分），但在中文任务上表现较弱。Qwen1.5-1.8b在中文任务上的优势使其在特定场景中更具竞争力。
结论
Qwen1.5-1.8b在MMLU、GSM8K和CMMLU等核心基准测试中的表现表明，它在语言理解、数学推理和中文任务上具有显著优势。尽管其规模较小（1.8B参数），但在某些任务上甚至超越了更大规模的模型（如Llama2-7B）。这种性能表现可能源于其优化的训练数据、多语言支持和改进的架构设计。
然而，基准测试分数并非万能。实际应用中的性能还受到部署环境、任务复杂性和用户需求的影响。未来，随着模型的进一步优化和更多基准测试的引入，Qwen1.5-1.8b的潜力将得到更全面的验证。
【免费下载链接】Qwen1.5-1.8b 项目地址: https://gitcode.com/openMind/Qwen1.5-1.8b
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
