新智元报说念st银河最新分析
剪辑：山令 alan
【新智元导读】谷歌发布Gemini以后，一直声称Gemini Pro要优于GPT-3.5，而CMU的询查东说念主员通过我方实测，给内行来了一个客不雅中立第三方的对比。效果却是GPT-3.5险些照旧全面优于Gemini Pro，不外两边差距不大。
谷歌最近发布的Gemini掀翻了不小的波浪。
毕竟，谎言语模子范围险些是OpenAI的GPT一家独大的处所。
不外算作吃瓜全球，天然但愿科技公司都卷起来，大模子都打起来！
是以，算作科技巨无霸谷歌的亲犬子，Gemini天然承受了很高的期待。
固然Gemini发布之后发生了一些奇奇怪怪的事情吧，什么视频作秀啦，以为我方是文心一言啦。
不外问题不大，我们不看告白看疗效。
最近在CMU，询查东说念主员进行了一组自制、深远和可叠加的实验测试， 重心比较了Gemini和GPT在各项任务中的优劣，另外还加入了开源的竞争敌手Mixtral。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.11444
皇冠客服飞机：@seo3687代码地址：https://github.com/neulab/gemini-benchmark
皇冠官网询查东说念主员在论文中对Google Gemini的话语智力进行了深远地探索，
从第三方的角度，对OpenAI GPT和Google Gemini模子的智力进行了客不雅比较，公开了代码和比较效果。
我们不错从中发现两个模子辞别擅长的范围。
询查东说念主员比较了6种不同任务的准确性：
- 基于学问的QA（MMLU） - 推理（BIG-Bench Hard） - 数学（GSM8k、SVAMP、ASDIV、MAWPS） - 代码生成（HumanEval，ODEX） - 翻译 （FLORES） - Web指示追踪（WebArena）
为了自制起见，实验中尝试阻挡悉数变量，对悉数模子使用疏浚的请示、生成参数和评估。
评测中使用了LiteLLM以调处的姿色查询模子，使用try_zeno作念全面深远的分析。
测试模子
询查比较了Gemini Pro、GPT-3.5 Turbo、GPT-4 Turbo以及Mixtral，指出了他们在智力上的不同。
特色：Gemini Pro是多模态的，通过视频、文本和图像进行张望。GPT-3.5 Turbo和GPT-4 Turbo则主要基于文本张望，其中GPT-4 Turbo是多模态的。
测试复现关节
更便捷的复现关节：点击下文测试任务的连结即可插足CMU集成好的基于Zeno的AI评估平台进行考据
GitHub连结：
https://github.com/neulab/gemini-benchmark]
具体测试任务
基于学问的问答（Knowledge-based QA）
基于UC伯克利2020年提议的MMLU（Massive Multitask Language Understanding）大模子评测进行评测
该测试涵盖57项任务，包括初等数学、好意思国历史、诡计机科学、法律等。任务涵盖的学问很泛泛，话语是英文，用以评测大模子基本的学问隐讳范围和贯穿智力。
用5-shot和想维链请示词的MMLU任务总体准确率如下图，Gemini Pro均稍微逾期GPT-3.5 Turbo
著述也指出使用想维链请示的性能各异不大，可能是因为 MMLU 主若是基于学问的问答任务，可能不会从更强的面向推理的请示中较着受益。
下图走漏Gemini-pro、gpt3.5-turbo、gpt-4-turbo关于多选题谜底输出的比例，效果走漏Gemini-pro、gpt3.5-turbo都有一些谜底偏见，尤其Gemini-pro十分偏向D选项
标明 Gemini 尚未针对科罚多选题问题，进行大都指示诊治，这可能导致模子在谜底排序方面存在偏差
MMLU的57个子任务中只好两项Gemini-pro荒芜GPT3.5-turbo。
欧洲杯足球宝贝图片下图走漏gpt3.5最起首Gemini-pro的前四个任务的准确性，和Gemini-pro荒芜gpt3.5的两个任务
通用推理(General-purpose Reasoning)
基于BBH（BIG-Bench Harch）这一通用推理数据集进行测试，其中包括算术、标志和多话语推理以及事实仅仅贯穿任务。
起首，从如下总体精度图中不错看到Gemini Pro终端的精度略低于GPT 3.5 Turbo，况兼远低于GPT 4 Turbo。比较之下，Mixtral 模子的精度要低得多。
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接下来进行一些细节分析， 起首凭据问题的长度测试一下准确性，效果如下图。
皇冠信用盘如何开户作家发现Gemini Pro在更长、更复杂的问题上进展欠安，而GPT模子对此更镇静。
GPT-4 Turbo的情况尤其如斯，即使在较长的问题上，它也险些莫得进展出性能下落，这标明它具有纷乱智力来贯穿更长和更复杂的查询。
公平竞争GPT-3.5 Turbo的镇静性处于中间位置。Mixtral在问题长度方面特别安详，但总体准确率较低。
下图再具体列出了GPT-3.5 Turbo进展优于Gemini Pro最多的任务。
Gemini Pro在tracking_shuffled_objects任务上进展很倒霉
在某些任务中，即multistep_arithmetic_two、salient_translation_error_detection、snarks、disambiguition_qa和两个tracking_shuffled_objects任务中，Gemini Pro的进展致使比Mixtral模子还要差。
天然，有一些任务Gemini Pro优于GPT3.5。
下图走漏了 Gemini Pro 比 GPT 3.5 Turbo 进展优秀的六项任务。这些任务需要天下学问（sports_understanding）、操作标志堆栈（dyck_languages）、按字母规定排序单词（word_sorting）妥协析表（penguins_in_a_table）等。
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著述在此部分终末暗示，关于通用推理任务，似乎莫得Gemini和GPT都莫得齐备上风，是以不错都尝试一下
数学问题
基于四个数学行使题评测进行：
- GSM8K，小学数学基准
- SVAMP 数据集，通过不同的词序生成问题来张望镇静的推明智力，
- ASDIV 数据集，具有不同的话语形态和问题类型
- MAWPS 基准，由算术和代数行使题构成。
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下图走漏四项数学推理任务的总体准确性
从图中不错看出，在 GSM8K、SVAMP 和 ASDIV 任务上，Gemini Pro的精度略低于 GPT-3.5 Turbo，况兼远低于 GPT-4 Turbo，这些任务都包含种种化的话语形态。
关于 MAWPS 任务，悉数模子都达到了 90% 以上的准确率，尽管 Gemini Pro 仍然比GPT模子稍差。
www.crowncitybettingzonehub.com真义的是，在此任务中，GPT-3.5 Turbo的进展以幽微上风胜过GPT-4 Turbo。
比较之下，Mixtral模子的准确率比其他模子要低得多。
和之前在BBH上的推理任务雷同，我们不错看到较长任务推感性能会下落。
况兼和往时雷同，GPT 3.5 Turbo 在较短的问题上优于 Gemini Pro，但下落得更快，Gemini Pro 在较长的问题上终端了近似（但仍稍差）的准确度。
不外在想维链（CoT）长度荒芜100的最复杂例子中，Gemini Pro优于GPT 3.5 Turbo，但在较短示例中进展欠安。
终末，著述询查了比较模子在生成不同位数谜底时的准确性。
凭据谜底中的位数创建三个类别，一位数、两位数、三位数谜底（MAWPS 任务之外，其谜底不荒芜两位数）。
如下图所示，GPT-3.5 Turbo似乎关于多位数数学问题愈加镇静，而Gemini Pro在位数较多的问题上性能下落更多。
代码生成
在此类别中，著述使用两个代码生成数据集HumanEval和ODEX张望模子的编码智力。
前者测试对Python次序库中一组有限函数的基本代码贯穿。
沙巴棋牌后者测试使用悉数这个词Python生态系统中更泛泛的库的智力。
它们都将东说念主工编写的英语任务刻画（频繁带有测试用例）算作输入。这些问题用来评估对话语、算法和初等数学的贯穿。
总体而言，HumanEval有164个测试样本，ODEX有439个测试样本。
代码生成的总体情况如下图：
Gemini Pro在两项任务上的Pass@1 获利都低于GPT-3.5 Turbo，远低于GPT-4 Turbo。
接下来，分析最好科罚有辩论长度与模子性能之前的联系，因为科罚有辩论长度不错一定经由上标明相应代码生成的任务的难度。
本文发现，当科罚有辩论长度低于100（即代表处理简短问题）时，Gemini Pro 不错达到与 GPT-3.5 相等的 Pass@1，但当科罚有辩论变得更长（即处理更难的问题时）时，它会大幅逾期。
著述还分析了每个科罚有辩论所需的库若何影响模子性能，效果如下图走漏：
凭据效果分析，在大多数使用库的情况下，举例mock、pandas、numpy和datetime，Gemini Pro的进展比GPT-3.5差。
然则，它在 matplotlib 情况下优于 GPT-3.5 和 GPT-4，在通过代码奉行画图可视化时显透露更强的功能。
底下展示几个具体的失败案例：
起首， Gemini在从Python API中正确选拔函数和参数方面稍差一些
比如，当你给出如下指示时
def f_3283984():\"\"\"decode a hex string '4a4b4c' to UTF-8.\"\"\"
Gemini Pro 生成以下代码，导致类型不匹配舛误。
bytes(bytearray.fromhex('4a4b4c'), 'utf-8')
比较之下，GPT 3.5 Turbo 使用以下代码，达到了预期的效果：
hex_string = '4a4b4c'decoded_string = bytes.fromhex(hex_string).decode('utf-8')return decoded_string
此外，Gemini Pro的舛误比例较高，所终端的代码在语法上是正确的，但与复杂的意图不正确匹配。
举例，关于以下指示
from typing import Listdef remove_duplicates(numbers: List[int]) -> List[int]:\"\"\"From a list of integers, remove all elements that occur more than once.Keep order of elements left the same as in the input.>>> remove_duplicates([1, 2, 3, 2, 4])[1, 3, 4]
Gemini Pro 给的代码，只索取惟一的数字，而不删除那些出现屡次的数字。
seen_numbers = set()unique_numbers = []for number in numbers:if number not in seen_numbers:unique_numbers.append(number)seen_numbers.add(number)return unique_numbers
机器翻译（Machine Translation）
基于FLORES-200 机器翻译基准评估模子的多话语智力，特别是在种种话语对之间翻译的智力。
针对悉数采取的话语对，对测试王人集的1012个句子进行评估。算作这项询查的第一步，本文将范围阻挡为仅从英语到其他话语（ENG→X）的翻译。
效果走漏如下图，Gemini Pro在翻译任务上，总体优于其他模子，在 20 种话语中的 8 种话语上均优于 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 Turbo，并在4种话语上获取了最高性能。
固然在非英语话语翻译方面尚未超越专用机器翻译系统，但通用话语模子也显透露了强竞争力的性能
零样本请示和5样本请示Gemini Pro在翻译任务上均优于其他模子
网页代理（Web Agents）
终末，本文考据每个模子充任收集导航代理（web navigation agent）的智力，这是一项需要始终方针和复杂数据贯穿的任务。
菠菜娱乐在线平台使用 WebArena ，这是一个基于敕令奉行的模拟环境，其中奏凯次序基于奉行效果。分拨给代理的任务包括信息查找、站点导航以及推行和建立操作。
这些任务提高种种网站，包括电子商务平台、应付论坛、合作软件开采平台（举例 gitlab）、推行地理系统和在线舆图。
如下图著述从总体效果不错看出，Gemini-Pro 的性能与 GPT-3.5-Turbo 相等，但稍差。
与 GPT-3.5-Turbo 近似，当Prompts提到任务可能无法完成时（UA 请示），Gemini-Pro 的进展会更好。通过 UA 请示，Gemini-Pro 的总体奏凯率达到 7.09%。
之后著述又按照收集进行细分，如下图，不错看到 Gemini-Pro 在 gitlab 和舆图上的进展比 GPT-3.5-Turbo 差，而在购物料理、reddit 和 Shopping 上则接近 GPT-3.5-Turbo 。它在多站点任务上的进展比 GPT-3.5-Turbo 更好。
测试效果总览
在本文中，作家对 Google 的 Gemini 模子进行了第一次自制、深远的询查，并将其与 OpenAI 的 GPT 3.5 和 4 模子以及开源 Mixtral 模子进行了比较。
在终末，作家叠了一些甲：
指出他们责任是针对不停变化且不安详的API，所灵验果均为为止 2023 年 12 月 19 日撰写本文时的最新效果，但跟着模子和周围系统的升级，改日可能会发生变化。
效果可能取决于其选拔的特定请示和生成参数
作家测试时莫得像谷歌兴味兴味使用多个样本和自我一致性（self-consistency），不外作家以为对不同模子使用一致的prompts的多项任务上进行的测试，偶合不错合理地展示被测模子的镇静性和广义指示的撤职智力
作家指出数据泄露对现时大模子评测任务的困扰，固然他们莫得明确测量这种泄露，但他们也尝试过种种关节来缓解这个问题
在酌量中，作家也提议建议，但愿内行在使用Gemini Pro之前，凭据这篇论文，我方评估Gemini Pro是否如宣传所说与GPT 3.5 Turbo相比好意思。作家也暗示Gemini的Ultra版块尚未发布，等其发布后也会考据其是否如报说念所说与GPT4相等。
参考府上：
https://arxiv.org/abs/2312.11444
