原贴链接

模型卡片: https://huggingface.co/tiiuae/falcon-mamba-7b

集合: https://huggingface.co/collections/tiiuae/falconmamba-7b-66b9a580324dd1598b0f6d4a

游乐场: https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-mamba-playground

官方文章: https://falconllm.tii.ae/tii-releases-first-sslm-with-falcon-mamba-7b.html

image

https://x.com/TIIuae/status/1822896883745862032

讨论总结

本次讨论主要围绕TII发布的Falcon Mamba 7B模型展开，涉及模型的架构、性能、应用和训练方法等多个方面。评论者对新模型的架构表示赞赏，但也指出了其在实际应用中的表现不佳，尤其是在处理复杂指令时的表现。此外，讨论中还涉及了模型的版本问题，以及如何通过改进提示技术来提升模型性能的建议。整体氛围较为技术性和探索性，用户们对模型的未来发展持开放态度。

主要观点

  1. 👍 Falcon Mamba 7B模型具有新颖的架构，与主流模型相当。
    • 支持理由：评论者对新模型的架构表示赞赏。
    • 反对声音：实际测试中，该模型在处理复杂指令时表现不佳。
  2. 🔥 有人质疑是否将基础模型用作指令模型，并指出存在基础和指令两个版本。
    • 正方观点：认为通过改变提示技术可以更好地利用状态空间模型。
    • 反方观点：指出模型在复杂指令跟随方面并不优于其他模型。
  3. 💡 Falcon Mamba 7B模型的MMLU得分高于其他原始Mamba模型。
    • 该模型是在5.5T令牌上训练的，这可能是其得分高的原因。
  4. 🌟 Falcon Mamba 7B模型能够处理并回答复杂的逻辑问题。
    • 模型能够识别并解释语言中的非字面意义。
  5. 🚀 Falcon180B模型的训练方法新颖，值得尊重。
    • Falcon180B模型在性能上虽被超越，但其独特的写作风格是其优势。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier：Kudos on releasing a model with novel architecture that is comparable to the mainline models!”
    • 亮点：对新模型架构的赞赏。
  2. “🤔 Downtown-Case-1755：Still cool to have a mamba model though.”
    • 亮点：对混合Mamba模型的可能性表示兴趣。
  3. “👀 compilade：Huh, this is a 7B Mamba (not Mamba2 (!)) model. Interesting that its MMLU score is so much higher than the other original Mamba models.”
    • 亮点：对模型性能的观察和疑问。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对新模型架构的赞赏，也有对其性能的批评。主要分歧点在于模型的实际应用表现和宣传定位，部分用户认为模型的实际表现不如预期，而另一部分用户则对其新颖的架构和训练方法表示尊重。

趋势与预测

  • 新兴话题：混合Mamba模型的可能性，以及如何通过改进提示技术来提升模型性能。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响可能包括推动模型性能的进一步提升，以及对模型应用领域的拓展。

详细内容：

标题：Reddit 热议 Falcon Mamba 7B 模型

近日，Reddit 上关于 Falcon Mamba 7B 模型的讨论引起了众多网友的关注。该模型相关信息丰富，包括模型卡https://huggingface.co/tiiuae/falcon-mamba-7b、模型集合https://huggingface.co/collections/tiiuae/falconmamba-7b-66b9a580324dd1598b0f6d4a、模型游乐场https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-mamba-playground以及官方文章https://falconllm.tii.ae/tii-releases-first-sslm-with-falcon-mamba-7b.html，引发了热烈的讨论，获得了众多点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在对该模型性能的评价上。有用户[Everlier]称赞其发布的具有新颖架构的模型可与主流模型相媲美。但也有像[ResidentPositive4122]这样的用户，在经过常规流程测试后，认为结果非常糟糕，比如在处理“PRD（产品需求文档）”相关任务时，表现混乱，回答缺乏细节。[FullOf_Bad_Ideas]询问是否将基础模型用作指导模型，后来发现发布了基础和指导两个版本。[rp20]则提到全注意力能让模型跟踪整个上下文中的标记，而 Mamba 做不到，并建议尝试改变提示技术[https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2024-07-01-jrt]以更好地利用状态空间模型。[Beneficial-Good660]认为其不如 Llama 和 Mistral，[Everlier]虽然表示在模型卡中没有这样的感觉，但也承认在评估表中的数据显示它不如 L3.1 或 Mistral 处理复杂指令。[u/Downtown-Case-1755]指出能容纳的上下文与变压器模型相比很小，在接近极限时表现得不太合理，但仍认可有这样的 Mamba 模型很酷。[u/compilade]觉得该模型的 MMLU 分数高于其他原始 Mamba 模型很有趣，可能是因为训练使用了 5.5T 标记，且相对容易在llama.cpp中添加支持。

在讨论中，既有对模型创新架构的肯定，也有对其性能不足的批评。共识在于大家都在认真探讨和评估这个新模型的优劣。特别有见地的观点如[Everlier]认为虽然该模型在某些方面不如主流模型，但对于新颖架构能达到与主流差距不大的结果已是一种成就。这一观点丰富了讨论，让大家从更全面的角度看待新模型的发展。

总之，Reddit 上关于 Falcon Mamba 7B 模型的讨论展示了网友们对新技术的热情和严谨态度，也为模型的进一步发展提供了有价值的参考。