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https://huggingface.co/infly/INF-34B-Base

讨论总结

本次讨论主要聚焦于infly-ai新发布的34B预训练模型，该模型在3.5T tokens（中英文混合）上进行了训练，并声称其性能与Yi-1.5-34B和Qwen-1.5-32B相似。评论者们讨论了模型的优缺点，包括数据集大小、许可证限制、模型发布情况以及上下文长度等。此外，评论还涉及了模型的实际应用和用户对许可证限制的担忧。总体上，讨论呈现出对新模型性能的好奇与对许可证限制的担忧并存的状态。

主要观点

  1. 👍 模型在数据集大小上有优势，但存在许可证限制和未发布基础模型的问题。
    • 支持理由：数据集大可能带来更好的性能。
    • 反对声音：许可证限制可能限制模型的广泛应用。
  2. 🔥 评论者认为基础模型可能经过红队测试并训练于合成数据，但未公开。
    • 正方观点：合成数据可能提高模型的鲁棒性。
    • 反方观点：缺乏透明度可能引发信任问题。
  3. 💡 指令微调受到极大限制，上下文长度仅勉强够用。
    • 解释：这可能限制模型在复杂任务中的表现。
  4. 👀 评论者担心Google的监管，因此其Gemma微调模型未公开发布。
    • 解释：监管压力可能影响模型的自由使用。
  5. 🌟 现有的大型语言模型（LLM）尚未准备好投入生产，主要适用于研究。
    • 解释：这反映了LLM在实际应用中的局限性。

金句与有趣评论

  1. “😂 uti24：I never had a luck with Yi.”
    • 亮点：反映了用户对特定模型的个人体验。
  2. “🤔 FullOf_Bad_Ideas：I don’t feel like having Google breathing on my neck, so all of my Gemma finetunes remain unpublished, it’s not worth the time fixing it when there are actually open models available.”
    • 亮点：表达了用户对监管压力的担忧。
  3. “👀 uti24：True, but I feel like all existing llm’s are not production ready and just a glimpse into what they actually can do with their respective sizes, so they are worth mostly for a research for now, so license not even matter that much for vast majority of users.”
    • 亮点：指出了LLM在研究和生产应用中的不同价值。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，一方面用户对新模型的性能表示好奇和期待，另一方面对许可证限制和兼容性问题表示担忧。主要分歧点在于模型的实际应用潜力与许可证限制之间的平衡。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的兼容性和许可证问题可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：模型的性能和许可证限制可能影响其在研究和生产领域的广泛应用。