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一个与*任何*LLM竞争的模型：https://huggingface.co/migtissera/Tess-3-Llama-3.1-405B

介绍迄今为止我微调过的最大的模型，Tess-3-Llama-3.1-405B。

这个模型非常了不起，也非常特别！

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讨论总结

本次讨论主要围绕新发布的Tess-3-Llama-3.1-405B模型展开，涵盖了模型的性能改进、数据集更新、硬件需求、审查状态等多个技术层面的问题。评论者们对模型的具体改进点和应用场景提出了疑问，同时也探讨了如何更公平地比较不同大小的语言模型。开发者积极回应了数据集的更新和改进，强调了新模型的独特性。讨论中还涉及了模型的适应性微调方法，如LoRA，以及模型的训练过程、硬件需求和运行成本。总体上，讨论氛围积极，技术性强，参与者对新模型的发布表示赞赏和支持。

主要观点

  1. 👍 模型在哪些指标上进行了微调
    • 支持理由：评论者询问模型在哪些指标上进行了微调，以及具体改进了哪些方面。
    • 反对声音：部分评论者对模型的特殊性和性能表示怀疑，认为需要更多具体数据支持。
  2. 🔥 标准化基准来比较不同大小的语言模型
    • 正方观点：有评论者提出，应该有一个标准化的基准来比较不同大小的语言模型。
    • 反方观点：开发者回应了数据集的更新和改进，强调了新模型的独特性。
  3. 💡 模型的适应性微调方法
    • 解释：评论中提到了模型的适应性微调方法，如LoRA。
  4. 👍 模型的审查状态和偏见
    • 支持理由：评论者询问模型是否经过审查，随后开发者确认模型未经过审查且无偏见。
    • 反对声音：有评论者建议在模型示例中展示其不同于审查模型的回答，以证明其特点。
  5. 🔥 数据集增强方法
    • 正方观点：评论者询问数据集的增强是否通过手动审查进行，开发者回应称除了手动审查外，还会利用新发布的模型来提升数据集质量。
    • 反方观点：开发者还提到了他们有一个开源的合成数据生成管道，名为Sensei。

金句与有趣评论

  1. “😂 Can you please mention in what metrics is it a finetune of llama 405B? What have you improved, what domain or kind of "llm thought" you have edited.”
    • 亮点：评论者对模型的具体改进点和应用场景提出了疑问。
  2. “🤔 Instead of metrics and rankings is anyone running a site that asks each model the exact same prompt and shows what it returns with?”
    • 亮点：评论者提出应该有一个标准化的基准来比较不同大小的语言模型。
  3. “👀 Each Tess version (v1.0, v1.5, v3.0) uses a new and improved dataset.”
    • 亮点：开发者回应了数据集的更新和改进，强调了新模型的独特性。
  4. “😂 This would have been a good time to post a lora instead of the merged model :)”
    • 亮点：评论者建议发布者提供一个独立的LoRA版本而非合并模型。
  5. “🤔 Really good idea. Will do when I get a chance and post the link here.”
    • 亮点：发布者积极回应，表示将在有机会时发布相关链接。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，主要分歧点在于模型的具体改进点和应用场景。评论者们对模型的性能和特殊性表示赞赏，并提出了一些技术性的建议和疑问。开发者积极回应了这些疑问，并提供了详细的技术解释和数据支持。这种积极的互动有助于提升模型的透明度和可信度。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的适应性微调方法，如LoRA，可能会引发后续的深入讨论。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会对相关领域的研究和应用产生积极影响，特别是在数据集增强和模型优化方面。