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通常我会倾向于发表一些有实质内容的文章，而不是一个问题。但只是想知道是否有人一直在进行修剪 Mistral Large Enough 模型的工作，就像有人将 L3-70b 修剪成 42b 那样？（如果你还没看过，这里是链接：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1c9u2jd/llama_3_70b_layer_pruned_from_70b_42b_by_charles/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button)

按照同样的比例，即参数减少 40%，Mistral 123b 可以被转换成一个 73.8b 参数的模型。这样在 64gb 机器上运行起来会容易得多，即使在 4-bit 下也是如此。也很想知道这与 L3-70b 相比如何，特别是我通常更喜欢 Mistral 模型的写作风格。（当然，对 L3 爱好者没有冒犯之意；它仍然是一个很棒的模型）

讨论总结

本次讨论主要聚焦于将Mistral Large 123b模型修剪至74b的技术挑战和潜在好处。参与者探讨了模型修剪的具体方法、工具和代码实现，以及对模型性能和效率的影响。此外，讨论还涉及了对AI生成内容的讨论，特别是关于ChatGPT在复杂任务中的应用和局限性。总体上，讨论呈现出对技术细节的关注和对模型性能优化的期待。

主要观点

  1. 👍 是否有人正在将Mistral Large 123b模型修剪至74b
    • 支持理由：模型修剪可以显著降低硬件需求，提高运行效率。
    • 反对声音：修剪后的模型可能需要继续训练以恢复性能。
  2. 🔥 模型修剪的具体方法和步骤
    • 正方观点：使用PyTorch等工具可以有效进行模型修剪。
    • 反方观点：深度修剪可能不如宽度修剪有效，且容易出现过拟合问题。
  3. 💡 对AI生成内容的接受度和批判
    • 解释：讨论中涉及了对AI生成内容的接受度和批判，强调了模型修剪后的性能评估和效率提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 Or alternatively if anyone has a repo / some code on how to do pruning, I can try giving it a go myself!”
    • 亮点：评论者积极寻求实践机会，展现了技术探索的热情。
  2. “🤔 Pruning requires careful consideration to balance the trade-off between model size and performance.”
    • 亮点：强调了模型修剪中需要权衡的关键因素。
  3. “👀 It’s quite amusing that redditors here follows the masses in their hysteric "nooo AI-generated content very very bad!"”
    • 亮点：幽默地指出了对AI生成内容的普遍态度。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者对模型修剪的技术细节表现出浓厚兴趣。主要分歧点在于模型修剪后的性能恢复和硬件成本的权衡。可能的原因包括对新技术的好奇和对现有模型性能的不满。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型修剪的具体实现方法和工具。
  • 潜在影响：模型修剪技术的进步可能降低AI应用的硬件门槛，推动更多创新应用的开发。