原贴链接

嘿，LocalLLama的朋友们，

我一直在玩Llama 3.1模型，不得不说，我有点失望。好奇你们是否也有同感，或者只是我哪里做错了。

对于简单的事情或甚至带有短提示的棘手任务，这些模型似乎还不错。但一旦给它们一个更长的任务，涉及一些嵌套概念或甚至基本的技术写作，就像看着70B模型的脑子融化一样。

奇怪的是？有一次我不小心在vllm中加载了8B模型，除了速度提升外，我几乎没注意到与70B的区别。写作质量、总结能力和唠叨倾向几乎相同。当然，8B在JSON输出上犯了一些更多的错误，但没什么大不了的。

别误会，它们在短提示（少于8K个令牌）方面相当可靠。但对于更实质性的内容，我最终放弃了Llama，选择了Qwen 2。它在总结、提取关键点和连贯写作方面聪明得多，不会绕圈子。

就上下文而言，我一直在使用awqint4和awqint8，通过vllm提供服务，并且使用Meta的最新提示模板。

那么，这是怎么回事？只有我一个人这样觉得，还是Llama 3.1对于更复杂的东西确实没有达到预期？好奇想听听你们的想法。也许我错过了我设置中的一些秘密配方？

让我知道你们的想法！

讨论总结

本次讨论主要围绕Llama 3.1模型在处理复杂任务时的表现展开。多数用户表示，尽管在短任务或简单提示下模型表现尚可，但在处理包含嵌套概念或技术写作等较长任务时，模型的表现显著下降。此外，用户还提到在某些情况下，8B模型与70B模型在写作质量和总结能力上几乎没有区别，只是在速度上有所提升。用户最终转向使用Qwen 2模型，认为它在总结、提取关键点和写作连贯性方面表现更优。讨论中还涉及了对不同模型性能的比较，以及对模型选择和配置的讨论。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.1模型在处理简单任务时表现尚可，但在处理复杂任务时表现不佳。
    • 支持理由：用户发现即使在较小的8B模型与70B模型在某些方面表现相似，除了速度提升外。
    • 反对声音：有用户认为可能是提示问题，而非模型本身的问题。
  2. 🔥 用户发现8B模型与70B模型在性能上的差异不大，除了速度上的提升。
    • 正方观点：8B模型在速度上有所提升，且在某些方面与70B模型表现相似。
    • 反方观点：有用户认为70B模型在量化处理后表现不佳，但在Q8或FP16模式下表现出色。
  3. 💡 Llama 3.1模型在处理长任务和嵌套概念时表现不佳。
    • 解释：用户指出模型在处理复杂任务时会出现“大脑融化”的现象。

金句与有趣评论

  1. “😂 vevi33：I am quite the opposite. I find myself using more of the Llama 3.1 8B model more often than Gemma -9b or Mistral-NeMo-12B. It follows instructions better in my experience and works well on very big context windows.”
    • 亮点：用户对8B模型的积极评价，认为其在遵循指令和处理大上下文窗口时表现出色。
  2. “🤔 PavelPivovarov：Same observations here against Tiger-Gemma2. Llama 3.1 seems to know less than Gemma2 but if you have a full context of the task so the model doesn’t depends on its own knowledge (like summarisation, rephrasing, finding certain ideas in article, etc.) llama 3.1 generally gives better results.”
    • 亮点：用户认为Llama 3.1在有完整上下文的情况下表现更优。
  3. “👀 Kugoji：Do you use a certain prompt format? I can’t seem to figure out why Llama 3.1 8B is being stupid when I ask it anything at all lol”
    • 亮点：用户对提示格式的疑问，反映了模型在不同设置下的表现差异。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为负面，主要分歧点在于Llama 3.1模型在处理复杂任务时的表现。多数用户表示失望，认为模型未能达到预期，尤其是在技术写作和长任务处理上。可能的原因包括模型本身的限制、用户的使用设置不当，以及对模型性能的过高期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：用户对不同模型的性能比较和选择，以及对模型参数和设置的优化。
  • 潜在影响：Llama 3.1模型的表现不佳可能促使更多用户转向其他模型，如Qwen 2，同时也可能推动模型开发者在未来的版本中进行改进和优化。