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在开发针对特定细分场景的AI应用时,我们需要对备选模型在这些场景下的性能进行细致的测试,以确定模型的能力边界,才能知道这个模型是否真的适合用在这个场景上。
而当前,不管是开源或者闭源模型,模型更新的速度很快,几乎每天都有新的模型版本发布。
为了提升模型实测环节的效率,SOTA平台每日会更新包括Llama3、Yi-1.5、DeepSeek等在内的最新热门开源模型的实测案例,作为大家了解模型实际能力的基础。
我们的测试案例会涵盖代码、逻辑与推理、角色扮演、内容生成与创作等常见应用场景。
今日实测
下面是Qwen1.5-MoE-A2.7B在代码生成、文本创作、JSON格式提取、信息提取的表现展示(附上模型部署环境、推理效率)。Qwen1.5-MoE-A2.7B采用混合专家 (MoE) 架构,其中的模型由密集语言模型升级而来,Qwen1.5-MoE-A2.7B是从升级而来Qwen-1.8B。它总共有143亿个参数,运行时有27亿个激活参数。
Qwen1.5-MoE在代码生成任务中的表现总体较好,生成的俄罗斯方块游戏代码框架较为完整,展示了如何使用pygame库来创建游戏窗口、处理用户输入和绘制图形等基本功能,体现了一定的实用性。然而,该输出存在一些不足之处,如没有完整的代码实现,仅提供了框架,缺少游戏逻辑的具体实现和注释,可能需要用户具备较强的编程基础才能继续完善。此外,代码格式稍显凌乱,可读性有待提高。
Qwen1.5-MoE在文本创作任务中,生成的续写内容语言流畅,能够有效地延续原文本的情感基调和风格。续写部分自然衔接,并通过细致的描写和对比展现了作者对过去的怀念和对未来的期待。同时,模型能够通过具体场景和人物细节增加文本的生动性。
Qwen1.5-MoE在Json格式提取任务中,成功提取了文本中的关键信息并以结构化的Json格式表示:公司地址、业务目标、团队构成和产品预期等主要内容。然而,输出中的不足在于,部分字段信息不够准确,如“革命性”和“贡献”字段的表达模糊,有待进一步优化。此外,字段命名和层次结构可以更精细,以提高可读性和逻辑性。
Qwen1.5-MoE在信息提取任务中,可以准确地提取了对话中的关键时间、地点和事件信息。然而,生成结果存在一些可以提升的点,如对事件的描述过于笼统,未能将面试这个场景下,关键的准备事项这个细节体现出。
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