新测试基准发布，最强开源Llama 3尴尬了

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如果试题太简单，学霸和学渣都能考90分，拉不开差距……

随着Claude 3、Llama 3甚至之后GPT-5等更强模型发布，业界急需一款更难、更有区分度的基准测试。

大模型竞技场背后组织LMSYS推出下一代基准测试Arena-Hard，引起广泛关注。

Llama 3的两个指令微调版本实力到底如何，也有了最新参考。

与之前大家分数都相近的MT Bench相比，Arena-Hard区分度从22.6%提升到87.4%，孰强孰弱一目了然。

Arena-Hard利用竞技场实时人类数据构建，与人类偏好一致率也高达89.1%。

除了上面两个指标都达到SOTA之外，还有一个额外的好处：

实时更新的测试数据包含人类新想出的、AI在训练阶段从未见过的提示词，减轻****潜在的数据泄露。

并且新模型发布后，无需再等待一周左右时间让人类用户参与投票，只需花费25美元快速运行测试管线，即可得到结果。

有网友评价，使用真实用户提示词而不是高中考试来测试，真的很重要。

新基准测试如何运作？

简单来说，通过大模型竞技场20万个用户查询中，挑选500个高质量提示词作为测试集。

首先，挑选过程中确保多样性，也就是测试集应涵盖广泛的现实世界话题。

为了确保这一点，团队采用BERTopic中主题建模管道，首先使用OpenAI的嵌入模型（text-embedding-3-small）转换每个提示，使用 UMAP 降低维度，并使用基于层次结构的模型聚类算法 (HDBSCAN) 来识别聚类，最后使用GPT-4-turbo进行汇总。

同时确保入选的提示词具有高质量，有七个关键指标来衡量：

• **具体性：**提示词是否要求特定的输出？

• **领域知识：**提示词是否涵盖一个或多个特定领域？

• **复杂性：**提示词是否有多层推理、组成部分或变量？

• **解决问题：**提示词是否直接让AI展示主动解决问题的能力？

• **创造力：**提示词是否涉及解决问题的一定程度的创造力？

• **技术准确性：**提示词是否要求响应具有技术准确性？

• **实际应用：**提示词是否与实际应用相关？

使用GPT-3.5-Turbo和GPT-4-Turbo对每个提示进行从 0 到 7 的注释，判断满足多少个条件。然后根据提示的平均得分给每个聚类评分。

高质量的问题通常与有挑战性的话题或任务相关，比如游戏开发或数学证明。

新基准测试准吗？

Arena-Hard目前还有一个弱点：使用GPT-4做裁判更偏好自己的输出。官方也给出了相应提示。

可以看出，最新两个版本的GPT-4分数高过Claude 3 Opus一大截，但在人类投票分数中差距并没有那么明显。

其实关于这一点，最近已经有研究论证，前沿模型都会偏好自己的输出。

研究团队还发现，AI天生就可以判断出一段文字是不是自己写的，经过微调后自我识别的能力还能增强，并且自我识别能力与自我偏好线性相关。

那么使用Claude 3来打分会使结果产生什么变化？LMSYS也做了相关实验。

首先，Claude系列的分数确实会提高。

但令人惊讶的是，它更喜欢几种开放模型如Mixtral和零一万物Yi，甚至对GPT-3.5的评分都有明显提高。

总体而言，使用Claude 3打分的区分度和与人类结果的一致性都不如GPT-4。

所以也有很多网友建议，使用多个大模型来综合打分。

除此之外，团队还做了更多消融实验来验证新基准测试的有效性。

比如在提示词中加入“让答案尽可能详尽”，平均输出长度更高，分数确实会提高。

但把提示词换成“喜欢闲聊”，平均输出长度也有提高，但分数提升就不明显。

此外在实验过程中还有很多有意思的发现。

比如GPT-4来打分非常严格，如果回答中有错误会狠狠扣分；而Claude 3即使识别出小错误也会宽大处理。

对于代码问题，Claude 3倾向于提供简单结构、不依赖外部代码库，能帮助人类学习编程的答案；而GPT-4-Turbo更倾向最实用的答案，不管其教育价值如何。

另外即使设置温度为0，GPT-4-Turbo也可能产生略有不同的判断。

从层次结构可视化的前64个聚类中也可以看出，大模型竞技场用户的提问质量和多样性确实是高。

这里面也许就有你的贡献。

Arena-Hard GitHub：
https://github/lm-sys/arena-hard
Arena-Hard HuggingFace：
https://huggingface.co/spaces/lmsys/arena-hard-browser
大模型竞技场：
https://arena.lmsys

参考链接：
[1]https://x/lmsysorg/status/1782179997622649330
[2]https://lmsys/blog/2024-04-19-arena-hard/

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
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• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
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• 求解器 & 损失函数简介
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• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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