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大家好， 我对查看例如Llama 3.1 8b的文件并构建它很感兴趣。 然后将其与微调版本进行比较。 假设海豚发布了某些内容，我如何分解它并看到，嘿，这些是原始文件，这是海豚数据集，这些是修改过的文件。

是否有内在的方法通过在HF或类似平台上分解来确定这些是修改过的文件而不是Meta发布的原始文件。

我如何知道哪些文件已经更改。

我不知道这是否是一个愚蠢的问题，但这个想法对我来说似乎很有趣，任何帮助都将非常感激。

讨论总结

帖子主题聚焦于如何分析和比较Llama 3.1 8b模型与经过微调的版本。主要问题包括如何识别哪些文件被修改，以及是否有方法通过分解模型来判断哪些文件是原始文件，哪些是修改后的文件。评论者提供了通过加载模型并比较权重的方法来识别差异，并解释了微调过程中模型权重几乎必然会发生变化的原因。此外，还有评论者对大型语言模型的架构和系统机制进行了深入探讨，表达了对当前工程师和专家在理解和解释这些“黑箱”内部运作方面的困难和挑战的看法。

主要观点

  1. 👍 通过加载模型并比较权重来识别差异
    • 支持理由：微调后的模型几乎不可能没有任何权重变化。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 大型语言模型的架构和系统机制复杂
    • 正方观点：工程师和专家在理解和解释这些模型内部运作方面面临挑战。
    • 反方观点：无
  3. 💡 转向探索不同的应用场景或混合使用工具可能更有效
    • 解释：评论者认为当前对模型的深入理解可能是一场预先失败的博弈。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s closer to impossible than possible that a model that’s been finetuned / trained has none of its weights changed.”
    • 亮点：强调了微调后模型权重必然发生变化的事实。
  2. “🤔 The more I dive on the LLM architectures/Systems/mechanisms the more I think that it’s a game lost in advance”
    • 亮点：表达了对于深入理解大型语言模型复杂性的悲观看法。
  3. “👀 At a certain point, maybe it should be clever to pivot and start to deep on different use cases or mixing tools to optimize the results rather than trying to understand what this nth tensor mean”
    • 亮点：提出了转向应用场景和工具优化的建议。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术层面的探讨和解释。主要分歧点在于对大型语言模型深入理解的难度和有效性，以及是否应该转向探索不同的应用场景或混合使用工具来优化结果。

趋势与预测

  • 新兴话题：对大型语言模型的深入理解和应用场景的探索可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：对模型分析和微调技术的深入理解可能会推动相关领域的技术进步和应用创新。