关于它的最后几篇帖子是几个月前的,而且非常不明确,青峰孙,显然是WizardLM团队的领导者,神秘地消失了,再也没有回来,我们似乎再也没有从任何人那里听到关于WizardLM2的消息了
有人彻底弄清楚了这件事/有更多的信息吗?我确信我错过了什么
谢谢 :)
讨论总结
WizardLM2项目近期因关键人物Qingfeng Sun的神秘消失和安全问题引发广泛讨论。尽管存在诸多不确定性,但最新论文的发布和模型的更名表明项目仍在进行中。讨论中涉及了WizardLM2的性能、许可证、速度优势以及与Mistral Large模型的对比。此外,用户对模型的安全性和政治正确性表达了不同的看法,显示了项目在技术和伦理层面的复杂性。
主要观点
- 👍 WizardLM2项目最近发布了两篇论文
- 支持理由:论文发布表明项目仍在进行中。
- 反对声音:无。
- 🔥 WizardLM2的关键人物Qingfeng Sun神秘消失
- 正方观点:项目后续无消息,引发担忧。
- 反方观点:论文发布显示项目仍在进行。
- 💡 WizardLM2被认为不够安全,WizardLM3正在被训练为更安全的版本
- 解释:安全问题引发了对模型改进的关注。
- 👍 WizardLM2在速度上有优势
- 支持理由:与Mistral Large模型对比,WizardLM在速度上更胜一筹。
- 反对声音:Mistral Large模型在性能上更强大。
- 🔥 WizardLM2存在正面偏差问题
- 正方观点:用户对其改进后的安全性不感兴趣。
- 反方观点:模型改进是必要的。
- 💡 WizardLM2被认为是政治正确性过强的模型
- 解释:用户对模型的政治正确性表达了不同的看法。
- 👍 WizardLM2的简化版本被认为表现良好
- 支持理由:简化版本在实际应用中表现出色。
- 反对声音:无。
金句与有趣评论
- “😂 Confident-Ad-5753:they just release two papers about wizardlm2 methods about three weeks ago, like this one https://x.com/WizardLM\_AI/status/1812844503251947978 so i think they are fine now.”
- 亮点:提供了论文链接作为项目仍在进行的证据。
- “🤔 kataryna91:So now I assume that WizardLM2 was not considered safe enough and they’re currently training a "safer" WizardLM3.”
- 亮点:指出了WizardLM2的安全问题和WizardLM3的改进方向。
- “👀 Kako05:Wizard2 was already a pain with its positivity bias. I have 0 interest in more "safe" model.”
- 亮点:表达了用户对模型改进的不感兴趣。
- “😂 a_beautiful_rhind:The reason it was good was due to it not being completely fried with alignment.”
- 亮点:强调了模型未过度对齐的自然优势。
- “🤔 RedditPolluter:What do you mean? WizardLM-2 is the most tirelessly politically correct model I’ve ever used; it will scold you if you say anything that could be considered offensive.”
- 亮点:描述了WizardLM2的政治正确性。
- “👀 a_beautiful_rhind:I didn’t have these problems with a custom system prompt as for most models. Without any kind of template in pure text completion it could be wild.”
- 亮点:讨论了模型在无模板情况下的自然表现。
- “😂 Elite_Crew:Agreed it was the worst of the worst. The abliterated version is actually good though.”
- 亮点:对比了WizardLM2的原始版本和简化版本的表现。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为复杂,既有对WizardLM2项目进展的积极评价,也有对其安全问题和政治正确性的担忧。主要分歧点在于模型的性能、安全性和政治正确性,这些分歧可能源于用户对技术伦理的不同理解和期望。
趋势与预测
- 新兴话题:WizardLM3的训练和改进方向。
- 潜在影响:WizardLM2的安全问题和政治正确性讨论可能影响未来模型的设计和应用。
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