OLMo离线环境实测量化工具对比实测中的意外发现
不接广告不恰饭,分数只对题目负责。

赶时间的话,先看结论,再看适合谁。
01复评预告
评测是长跑,这篇只是其中一个刻度。
具体说复测数据的汇总表旁那一轮:盲评顺序记错了一次,整组作废重来。高峰期单独加测一轮,闲时成绩不算数。
第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。
第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。样本量写清楚,十道题的结论撑不起「完胜」。
复测数据的汇总表旁的测试做完之后,整份报告都顺了。盲评时把品牌信息全部去掉,编号打乱。
02测试的边界
测试有边界:版本、时间、样本量都圈死了结论的适用范围。
值得单独说明:这事没捷径,只有不跳步。把对手的优点也写出来,报告才立得住。
那阵子坑都提前踩完了是整份报告里最硬的一条。样本量写清楚,十道题的结论撑不起「完胜」。
追问下去:把异常截图集固定放在复测数据的汇总表旁,测试条件再没乱过。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。
口径统一后:客服响应也算进总分,售后是产品的一部分。复测用同一组题,别换题,否则不叫复测。
03问答实录
追问最凶的几题,单独立项重测了。
对照记录看:后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。
先说反例:当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。给每个数字标上时间戳,三个月后还能对账。
实测中意外的是:当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。数据都在附录,不信就来复现。
04实测证据
数据先摆事实:强项强多少,弱项弱多少。
追问下去:评测工具本身也要校准,尺子歪了全盘皆输。分数保留一位小数就够了,假精度没有意义。
这事没捷径,只有不跳步。把反对意见原样贴出来,比一致好评有用。
换个角度看:样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。官方榜单只当索引,不当证据。这篇先到这,有新版本随时回来改。
| 评测项 | 怎么测 | 常见失真 | 怎么算数 |
|---|---|---|---|
| 显存 | 满上下文实测峰值 | 空载报数 | 峰值有记录 |
| 稳定 | 连续 24 小时长跑 | 五分钟算压测 | 无泄漏记录 |
| 社区 | Issue 响应统计 | 只看星标数 | 有响应数据 |
05同题对决
当时手头只有异常截图集,照样把整轮测试跑完了。对决结果有个反转,评论区先别吵。
当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。高峰期单独加测一轮,闲时成绩不算数。
第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。
把复测排在把结论先压三天再发后面,成了每季度的固定动作。复测用同一组题,别换题,否则不叫复测。
复测时发现:把对手的优点也写出来,报告才立得住。结论先行不是抢跑,是对读者时间的基本尊重。
06怎么测的
同一组题、同一台机器、同一套提示词,变量只剩模型。
口径统一后:后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。结论先行不是抢跑,是对读者时间的基本尊重。
补充一组数据:分数变化百分之五以内,视为人手误差。结论先行不是抢跑,是对读者时间的基本尊重。
对照记录看:第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。题目一半自编一半公开,防止套题。
换个角度看:最有用的一条:允许结论被推翻。分数变化百分之五以内,视为人手误差。
- 对照量化 与原版同题
- 长跑观测 连续二十四小时
- 跑基准 三遍取中位
- 归档原始 输出逐条留存
07短板在哪
后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。这几处翻车不是版本问题,短期内别指望修复。
实测中意外的是:复测数据的汇总表旁的测试做完之后,整份报告都顺了。对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。
值得单独说明:每组测试至少三遍,取中位数,抖动大就重测。价格按测试当天折算,注明汇率与活动。
盲评环节里:这事没捷径,只有不跳步。把对手的优点也写出来,报告才立得住。
把样本拉大后:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。把对手的优点也写出来,报告才立得住。数据都在附录,不信就来复现。
08适合谁
现在回看,量化对比不做盲评几乎是必然的。三类人适合,两类人别碰,对号入座。
口径统一后:数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。
把样本拉大后:连续测七天,稳定性自己会现形。引用别人的数据必须标来源和测试条件。
换个角度看:第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。
账单摊开算:这事没捷径,只有不跳步。盲评时把品牌信息全部去掉,编号打乱。
七日实测成绩的波动
报告交了,剩下的看你的任务怎么对号。
引用数据请连同测试条件一起带走。
常被问到的
- 什么时候该换模型?
- 两个信号:主力任务分项连续两季落后,或社区维护明显停滞。换之前先做两周试点,别一刀切。
- OLMo量化版值得测吗?
- 值得,而且要和原版一起测。你的部署预算决定最终跑的是量化版,原版成绩再好也和你无关。
