谷歌最近发布的Gemini掀起了不小的波澜。
毕竟，大语言模型领域几乎是OpenAI的GPT一家独大的局面。
不过作为吃瓜群众，当然希望科技公司都卷起来，大模型都打起来!
所以，作为科技巨无霸谷歌的亲儿子，Gemini自然承受了很高的期待。
虽然Gemini发布之后发生了一些奇奇怪怪的事情吧，什么视频造假啦，认为自己是文心一言啦。
不过问题不大，咱们不看广告看疗效。
最近在CMU，研究人员进行了一组公正、深入和可重复的实验测试，重点比较了Gemini和GPT在各项任务中的优劣，另外还加入了开源的竞争对手Mixtral。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.11444
代码地址：https://github.com/neulab/gemini-benchmark
研究人员在论文中对Google Gemini的语言能力进行了深入地探索，
从第三方的角度，对OpenAI GPT和Google Gemini模型的能力进行了客观比较，公开了代码和比较结果。
我们可以从中发现两个模型分别擅长的领域。
研究人员比较了6种不同任务的准确性：
- 基于知识的QA(MMLU)
- 推理(BIG-Bench Hard)
- 数学(GSM8k、SVAMP、ASDIV、MAWPS)
- 代码生成(HumanEval，ODEX)
- 翻译 (FLORES)
- Web指令跟踪(WebArena)
为了公平起见，实验中尝试控制所有变量，对所有模型使用相同的提示、生成参数和评估。
评测中使用了LiteLLM以统一的方式查询模型，使用try_zeno做全面深入的分析。
测试模型
研究比较了Gemini Pro、GPT-3.5 Turbo、GPT-4 Turbo以及Mixtral，指出了他们在能力上的不同。
特点：Gemini Pro是多模态的，通过视频、文本和图像进行训练。GPT-3.5 Turbo和GPT-4 Turbo则主要基于文本训练，其中GPT-4 Turbo是多模态的。
测试复现方法
更方便的复现方法：点击下文测试任务的链接即可进入CMU集成好的基于Zeno的AI评估平台进行验证
GitHub链接：
https://github.com/neulab/gemini-benchmark]
具体测试任务
基于知识的问答(Knowledge-based QA)
基于UC伯克利2020年提出的MMLU(Massive Multitask Language Understanding)大模型评测进行评测
该测试涵盖57项任务，包括初等数学、美国历史、计算机科学、法律等。任务涵盖的知识很广泛，语言是英文，用以评测大模型基本的知识覆盖范围和理解能力。
用5-shot和思维链提示词的MMLU任务总体准确率如下图，Gemini Pro均略微落后GPT-3.5 Turbo
文章也指出使用思维链提示的性能差异不大，可能是因为 MMLU 主要是基于知识的问答任务，可能不会从更强的面向推理的提示中显着受益。
下图显示Gemini-pro、gpt3.5-turbo、gpt-4-turbo对于多选题答案输出的比例，结果显示Gemini-pro、gpt3.5-turbo都有一些答案偏见，尤其Gemini-pro十分偏向D选项
表明 Gemini 尚未针对解决多选题问题，进行大量指令调整，这可能导致模型在答案排序方面存在偏差
MMLU的57个子任务中只有两项Gemini-pro超过GPT3.5-turbo。
下图显示gpt3.5最领先Gemini-pro的前四个任务的准确性，和Gemini-pro超过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、符号和多语言推理以及事实只是理解任务。
首先，从如下总体精度图中可以看到Gemini Pro实现的精度略低于GPT 3.5 Turbo，并且远低于GPT 4 Turbo。相比之下，Mixtral 模型的精度要低得多。
接下来进行一些细节分析，首先根据问题的长度测试一下准确性，结果如下图。
作者发现Gemini Pro在更长、更复杂的问题上表现不佳，而GPT模型对此更稳健。
GPT-4 Turbo的情况尤其如此，即使在较长的问题上，它也几乎没有表现出性能下降，这表明它具有强大能力来理解更长和更复杂的查询。
GPT-3.5 Turbo的稳健性处于中间位置。Mixtral在问题长度方面特别稳定，但总体准确率较低。
下图再具体列出了GPT-3.5 Turbo表现优于Gemini Pro最多的任务。
Gemini Pro在tracking_shuffled_objects任务上表现很糟糕
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的表现甚至比Mixtral模型还要差。
当然，有一些任务Gemini Pro优于GPT3.5。
下图显示了 Gemini Pro 比 GPT 3.5 Turbo 表现优秀的六项任务。这些任务需要世界知识(sports_understanding)、操作符号堆栈(dyck_languages)、按字母顺序排序单词(word_sorting)和解析表(penguins_in_a_table)等。
文章在此部分最后表示，对于通用推理任务，似乎没有Gemini和GPT都没有绝对优势，所以可以都尝试一下
数学问题
基于四个数学应用题评测进行：
- GSM8K，小学数学基准
- SVAMP 数据集，通过不同的词序生成问题来检查稳健的推理能力，
- ASDIV 数据集，具有不同的语言模式和问题类型
- MAWPS 基准，由算术和代数应用题组成。
下图显示四项数学推理任务的总体准确性
从图中可以看出，在 GSM8K、SVAMP 和 ASDIV 任务上，Gemini Pro的精度略低于 GPT-3.5 Turbo，并且远低于 GPT-4 Turbo，这些任务都包含多样化的语言模式。
对于 MAWPS 任务，所有模型都达到了 90% 以上的准确率，尽管 Gemini Pro 仍然比GPT模型稍差。
有趣的是，在此任务中，GPT-3.5 Turbo的表现以微弱优势胜过GPT-4 Turbo。
相比之下，Mixtral模型的准确率比其他模型要低得多。
和之前在BBH上的推理任务一样，我们可以看到较长任务推理性能会下降。
并且和以前一样，GPT 3.5 Turbo 在较短的问题上优于 Gemini Pro，但下降得更快，Gemini Pro 在较长的问题上实现了类似(但仍稍差)的准确度。
不过在思维链(CoT)长度超过100的最复杂例子中，Gemini Pro优于GPT 3.5 Turbo，但在较短示例中表现不佳。
最后，文章研究了比较模型在生成不同位数答案时的准确性。
根据答案中的位数创建三个类别，一位数、两位数、三位数答案(MAWPS 任务除外，其答案不超过两位数)。
如下图所示，GPT-3.5 Turbo似乎对于多位数数学问题更加稳健，而Gemini Pro在位数较多的问题上性能下降更多。
代码生成
在此类别中，文章使用两个代码生成数据集HumanEval和ODEX检查模型的编码能力。
前者测试对Python标准库中一组有限函数的基本代码理解。
后者测试使用整个Python生态系统中更广泛的库的能力。
它们都将人工编写的英语任务描述(通常带有测试用例)作为输入。这些问题用来评估对语言、算法和初等数学的理解。
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 成绩都低于GPT-3.5 Turbo，远低于GPT-4 Turbo。
接下来，分析最佳解决方案长度与模型性能之前的关系，因为解决方案长度可以一定程度上表明相应代码生成的任务的难度。
本文发现，当解决方案长度低于100(即代表处理简单问题)时，Gemini Pro 可以达到与 GPT-3.5 相当的 Pass@1，但当解决方案变得更长(即处理更难的问题时)时，它会大幅落后。
文章还分析了每个解决方案所需的库如何影响模型性能，结果如下图显示：
根据结果分析，在大多数使用库的情况下，例如mock、pandas、numpy和datetime，Gemini Pro的表现比GPT-3.5差。
然而，它在 matplotlib 情况下优于 GPT-3.5 和 GPT-4，在通过代码执行绘图可视化时显示出更强的功能。
下面展示几个具体的失败案例：
首先， Gemini在从Python API中正确选择函数和参数方面稍差一些
比如，当你给出如下指令时
def f_3283984():
”””decode a hex string ‘4a4b4c’ to UTF-8.”””
Gemini Pro 生成以下代码，导致类型不匹配错误。
bytes(bytearray.fromhex(‘4a4b4c’), ‘utf-8’)
相比之下，GPT 3.5 Turbo 使用以下代码，达到了预期的结果：
hex_string = ‘4a4b4c’
decoded_string = bytes.fromhex(hex_string).decode(‘utf-8’)
return decoded_string
此外，Gemini Pro的错误比例较高，所实现的代码在语法上是正确的，但与复杂的意图不正确匹配。
例如，对于以下指令
from typing import List
def 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，只提取唯一的数字，而不删除那些出现多次的数字。
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型的多语言能力，特别是在各种语言对之间翻译的能力。
针对所有选定的语言对，对测试集中的1012个句子进行评估。作为这项研究的第一步，本文将范围限制为仅从英语到其他语言(ENG→X)的翻译。
结果显示如下图，Gemini Pro在翻译任务上，总体优于其他模型，在 20 种语言中的 8 种语言上均优于 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 Turbo，并在4种语言上取得了最高性能。
虽然在非英语语言翻译方面尚未超越专用机器翻译系统，但通用语言模型也显示出了强竞争力的性能
零样本提示和5样本提示Gemini Pro在翻译任务上均优于其他模型
网页代理(Web Agents)
最后，本文验证每个模型充当网络导航代理(web navigation agent)的能力，这是一项需要长期规划和复杂数据理解的任务。
使用 WebArena ，这是一个基于命令执行的模拟环境，其中成功标准基于执行结果。分配给代理的任务包括信息查找、站点导航以及内容和配置操作。
这些任务跨越各种网站，包括电子商务平台、社交论坛、协作软件开发平台(例如 gitlab)、内容管理系统和在线地图。
如下图文章从总体结果可以看出，Gemini-Pro 的性能与 GPT-3.5-Turbo 相当，但稍差。
与 GPT-3.5-Turbo 类似，当Prompts提到任务可能无法完成时(UA 提示)，Gemini-Pro 的表现会更好。通过 UA 提示，Gemini-Pro 的总体成功率达到 7.09%。
之后文章又按照网络进行细分，如下图，可以看到 Gemini-Pro 在 gitlab 和地图上的表现比 GPT-3.5-Turbo 差，而在购物管理、reddit 和 Shopping 上则接近 GPT-3.5-Turbo 。它在多站点任务上的表现比 GPT-3.5-Turbo 更好。
测试结果总览
在本文中，作者对 Google 的 Gemini 模型进行了第一次公正、深入的研究，并将其与 OpenAI 的 GPT 3.5 和 4 模型以及开源 Mixtral 模型进行了比较。
CMU评测的主要结果展示，黑色粗体表示最佳模型，下划线为第二
在最后，作者叠了一些甲：
指出他们工作是针对不断变化且不稳定的API，所有结果均为截至 2023 年 12 月 19 日撰写本文时的最新结果，但随着模型和周围系统的升级，未来可能会发生变化。
结果可能取决于其选择的特定提示和生成参数
作者测试时没有像谷歌意义使用多个样本和自我一致性(self-consistency)，不过作者认为对不同模型使用一致的prompts的多项任务上进行的测试，恰恰可以合理地展示被测模型的稳健性和广义指令的遵循能力
作者指出数据泄露对当前大模型评测任务的困扰，虽然他们没有明确测量这种泄露，但他们也尝试过各种方法来缓解这个问题
在展望中，作者也提出建议，希望大家在使用Gemini Pro之前，根据这篇论文，自己评估Gemini Pro是否如宣传所说与GPT 3.5 Turbo相媲美。作者也表示Gemini的Ultra版本尚未发布，等其发布后也会验证其是否如报道所说与GPT4相当。