今天小编分享的科技经验：号称打败 GPT-4o 的开源 AI 新王被指造假，不要迷信大模型的榜单了，欢迎阅读。
你有没有想过一个问题：AI 模型是怎么论资排辈的？
和人类的高考一样，它们也有自己的考试——基准测试（Benchmark）。
不过，高考就那么几个科目，基准测试的花样就多了，有的考察通识，有的专攻某一项能力，数学、代码、阅读理解，无所不包。
▲ Google 发布 Gemini 时的基准测试排名
基准测试的好处是直观，榜单这么一拉，得分高低一目了然，比大段的文字更有拉拢用户的效果。
然而，测归测，准不准就不一定了。因为最近的一个疑似造假事件，基准测试的可信度又下降了一层。
开源模型新王者，转眼被「打假」
9 月 6 日，Reflection 70B 的出现，仿佛是个奇迹。它来自名不见经传的纽约初创公司 HyperWrite，却自封了「世界顶级开源模型」的称号。
开发者 Matt Shumer 是怎么证明这一点的呢？用数据。
在多项基准测试中，参数仅有 70B 的它，打败了 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3.1 405B 等一众大佬。比顶尖闭源模型还有性价比，瞬间惊艳众人。
Reflection 70B 并非从石头里蹦出来，自称基于 Meta 的 Llama 3.1 70B，花了 3 周训练，用到了一种新的技术 Reflection-Tuning，可以让 AI 检测自身推理中的错误，并在回答之前纠正。
用人类思维类比，这有点像《思考，快与慢》从系统一到系统二的转换，提醒 AI 悠着点，别脱口而出，而是减慢推理速度，也减少幻觉，给出更合理的答案。
然而，质疑声很快就来了。
9 月 8 日，第三方测评机构 Artificial Analysis 表示，他们没能复现基准测试的结果。
比如，其中一项基准测试 MMLU 的分数，Reflection 70B 和 Llama 3 70B 相同，但明显低于 Llama 3.1 70B，更别说 GPT-4o。
Matt Shumer 回复了质疑，解释第三方的结果更差，是因为 Reflection 70B 的权重在上传到 Hugging Face 时出现了问题，导致模型的性能不如内部的 API 版本。
理由蹩脚了点，两者交锋有来有回，随后 Artificial Analysis 又表示，他们拿到了私有 API 的权限，表现确实不错，但还是没有达到当初官宣的水平。
紧接着，X、Reddit 的网友们也加入了「打假」队伍，质疑 Reflection 70B 是直接在基础测试集上训练的 LoRA，基础模型是 Llama 3，所以能在榜单刷分，实则能力不行。
甚至有人指责，Reflection 70B 套壳了 Claude，从头到尾就是在骗人。
9 月 11 日，面对舆论，Matt Shumer 团队给出了声明，否认了套壳 Claude，尚不清楚为什么基准测试的分数没法复现。
分数虚高，可能是一开始就错了，数据污染，或者配置错误，请大家再给他们一些时间。
目前事件还没有最终的定论，但至少说明一个问题，AI 榜单的可信度需要打个问号，拿刷榜的高分自我营销，对不明真相的群众而言很有迷惑性。
五花八门的大模型考试，人类的排名焦虑
让我们回到最基础的问题：怎么评价一款大模型的性能？
一个比较简单粗暴的方式是看参数量，比如 Llama 3.1 就有多个版本，8B 适合在消费级 GPU 上部署和开发，70B 适合大规模 AI 原生应用。
如果说参数量是「出厂設定」，表现模型的能力上限，基准测试则是通过「考试」，评估模型在具体任务中的实际表现，至少有数十种，侧重点不同，彼此分数还不互通。
2020 年发布的 MMLU，又称大规模多任务语言理解，是目前最主流的英文评测数据集。
它包含约 1.6 万个多项选择题，覆盖数学、物理、历史、法律、医学等 57 个科目，难度从高中到专家，是一种通用智力测试。模型回答正确的题目越多，水平就越高。
去年 12 月，Google 表示，Gemini Ultra 在 MMLU 的得分高达 90.0%，高于 GPT-4。
但是，他们也不隐瞒，提示 Gemini 和 GPT-4 的方式不同，前者是 CoT（逐步推理），后者是 5-shot，所以这个分数可能不够客观。
当然，也有测试大模型各项细分能力的基准测试，列举起来就太多了。
GSM8K 主要考察小学数学，MATH 也考数学，但更偏竞赛，包括代数、几何和微积分等，HumanEval 则考 Python 编程。
除了数理化，AI 也做「阅读理解」，DROP 让模型通过阅读段落，并结合其中的信息进行复杂推理，相比之下，HellaSwag 侧重常识推理，和生活场景结合。
▲ HellaSwag 基准测试的测试题
虽然英文居多，中文大模型也有自己的基准测试，比如 C-Eval，由上海交通大学，清华大学，爱丁堡大学共同完成，涵盖微积分等 52 个学科的近 1.4 万道题目。
▲ 中文基准测试 SuperCLUE 测试逻辑与推理
那么「评卷老师」是谁？大概分为三种，一是自动化程式，比如编程的基准测试，模型生成的代码通过自动执行验证正确与否，二是用 GPT-4 等更强大的模型做裁判，三是人工。
混合拳这么一打，比四书五经六艺全面多了。但基准测试也存在严重的隐患。背后的公司「既当裁判又当运动员」，和老师怕学生作弊的情况如此相似。
一个隐患是容易泄题，导致模型「抄答案」。
如果基准测试的测试集是公开的，模型可能已经在训练过程中「见过」这些问题或答案，导致模型的表现结果不真实，因为模型可能不是通过推理解答问题，而是记住了答案。
这就涉及到数据泄露和过拟合的问题，导致模型的能力被高估。
▲ 人民大学等高校的研究指出，与评估集相关的数据偶尔会用于模型训练
还有一个隐患是花样作弊，这里有很大的人为操作空间。
Reflection 70B 在 X 被讨论得如火如荼的时候，英伟达高级研究科学家 Jim Fan 发帖表示：操纵基准测试，不难。
比如，从「题库」入手，基于测试集的改写例子训练模型。将测试集里的问题以不同的格式、措辞、语言重写，可以让一个 13B 的模型在 MMLU、GSM8K、HumanEval 等基准测试中打败 GPT-4，倒反天罡。
同时，也可以改变「做题方式」，增加推理的算力，通过自我反思（Self-reflection）、思维树（Tree of Thought）等，让模型减慢推理、多次推理，从而提高准确性。
Jim Fan 的态度很明确：
很惊讶，到了 2024 年 9 月，人们仍然为 MMLU 或 HumanEval 的分数兴奋。这些基准测试已经严重失效，操控它们可以成为大學生的作业。
另外，基准测试的难度，可能不一定跟得上 AI 的发展速度，因为它们通常是静态的、单一的，但 AI 在狂奔。
参与开发 MMLU 的 AI 安全研究员 Dan Hendrycks，在今年 4 月告诉 Nytimes，MMLU 可能还有一两年的保质期，很快会被不同的、更难的测试取代。
百模大战，人类社会的排名焦虑被传递给了 AI，各种暗箱操作之下，AI 排行榜成为一种营销工具，却鱼龙混杂，不那么可信。
AI 模型哪家强，用户会投票
但很多时候，有数据、有标准，事情才好办。
基准测试是一个结构化的打分框架，可以作为用户选择模型的一个因素，也可以帮助模型进步。做中文基准测试的 C-Eval 甚至直言：「我们的最重要目标是辅助模型开发。」
基准测试有其存在价值，关键是怎么变得更权威、更可信。
我们已经知道，如果测试集被用于模型训练，可能导致模型在基准测试「作弊」，一些第三方的测评，便从这个缺口入手。
数据标注公司 Scale AI 的 SEAL 研究实验室，很强调自身数据集的私密性。很好理解，「闭卷考」，才能见真章。
目前，SEAL 可以测试模型的编码、指令跟踪、数学和多语言能力，未来还会增加更多测评的维度。
▲ 今年 8 月 SEAL 的编码能力排名
除了做题、打分的模式，还有一种更接地气的基准测试：竞技场。
其中的代表是 Chatbot Arena，由卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校等研究人员的非营利组织 LMSYS 发起。
它让匿名、随机的 AI 模型相互竞争，并由用户投票选出最佳模型，然后使用国际象棋等竞技游戏常用的 Elo 评分系统排名。
具体来说，我们可以在线向两个随机选择的匿名模型 A 和 B 提问，然后给两个答案投个票，更喜欢 A，更喜欢 B，平局，还是都不喜欢，这时候，我们才能看到 A 和 B 模型的真面目。
我提的问题是之前难倒过很多 AI 的「9.9 还是 9.11 大」，两个模型都答错了，我点了个踩，发现抽中的幸运儿一个是 GPT-4o，一个是法国的 Mixtral。
Chatbot Arena 的长处很明显，海量用户提出的问题，肯定比实验室捣鼓出的测试集复杂和灵活得多。人人看得见摸得着用得了，排名也就更接近现实世界的需求。
不像一些基准测试，测试高等数学，测试输出安不安全，其实离研究更近，离大多数用户的需求很远。
目前，Chatbot Arena 已经收集了超过 100 万个投票。马斯克的 xAI，也用过 Chatbot Arena 的排名背书。
但也有人持反对意见，认为 Chatbot Arena 会被少数用户的偏见影响，萝卜青菜各有所爱，有些用户可能喜欢更长的答案，也有些用户欣赏言简意赅，文无第一，这怎么比？
所以，Chatbot Arena 最近做出了一个调整，区分了「风格」和「内容」这两个指标，「内容」是说什么，「风格」是怎么说。通过控制对话长度和格式的影响，排名发生了改变。
简言之，怎么测，基准测试都不能保准，也不能被迷信，它们只是一种参考，就像高考只能反映学生的部分能力。
当然，最令人不满的行为，是主观地在基准测试刷榜，为自己背书，单纯地追求华而不实的排名。
回归初衷，我们都是要用 AI 解决现实问题，开发产品，写段代码，生成图片，做个心理咨询收获点情绪价值 ...... 基准测试没法帮你回答，哪个 AI 讲话更好听。
假的真不了，用脚投票，小马过河，才是最朴素的道理。那些更主观、更个人的感受和体验，仍然要用我们的实践换取。
