原贴链接

我们在HuggingFace上发布了InternLM2.5新模型，包括1.8B和20B版本。

1.8B：超轻量级，高性能，具有极佳的适应性。

20B：更强大，理想适用于复杂任务。立即探索！

模型链接：

https://huggingface.co/collections/internlm/internlm25-66853f32717072d17581bc13

GitHub链接：

https://github.com/InternLM/InternLM

讨论总结

本次讨论主要围绕InternLM2.5新模型的发布，涵盖了模型的性能、上下文窗口大小、许可证问题、技术支持和用户反馈等多个方面。用户对模型的轻量级和高性能表示赞赏，同时也提出了关于模型支持的上下文窗口大小、内存需求和实际支持情况的疑问。此外，讨论中还涉及了模型的训练困难、不支持和替代方案，以及用户对模型的实际测试和体验分享。整体上，讨论呈现出对新模型的高度关注和积极探索的态度。

主要观点

  1. 👍 InternLM2.5模型具有高性能和轻量级特点

    • 支持理由：用户赞赏模型的轻量级和高性能，适合复杂任务。
    • 反对声音：有用户对模型是否真正支持1M上下文窗口表示疑问。

  2. 🔥 模型支持1M的上下文窗口

    • 正方观点：用户认为模型支持大上下文窗口，性能优越。
    • 反方观点：有用户指出模型实际上可能只支持256K的上下文窗口。

  3. 💡 模型训练和使用中存在技术问题

    • 解释：用户提到在Xtuner、axolotl训练和swift处理大量数据时遇到了困难。

  4. 🌟 模型许可证存在问题

    • 解释：有用户表示许可证与权重许可证不一致，影响模型的使用。

  5. 🚀 用户对模型的实际测试和体验分享

    • 解释：用户分享了模型在不同场景下的表现，包括俄语环境下的tokens数量和模型速度。

金句与有趣评论

  1. “😂 Nice! 1M Context window.”

    • 亮点：用户对模型支持大上下文窗口表示赞赏。

  2. “🤔 Do they really claim to support this context? I didn’t find that in readme. How much memory would it take?”

    • 亮点：用户对模型的实际支持情况表示疑问，并询问内存需求。

  3. “👀 Its more like 256K until rope scaling kicks in.”

    • 亮点：用户指出模型实际上可能只支持256K的上下文窗口。

  4. “😒 Disappointed software is Apache but weights aren’t.”

    • 亮点：用户对软件许可证与权重许可证不一致表示失望。

  5. “💪 This thing sips resources while punching way above its weight.”

    • 亮点：用户赞赏模型在资源消耗少的情况下表现出色。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对新模型的发布表示赞赏和期待。然而，也存在一些争议点，如模型是否真正支持大上下文窗口、许可证问题以及技术使用中的困难。这些争议点主要集中在模型的实际性能和使用限制上，反映了用户对模型实用性的关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的实际支持情况和许可证问题可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会推动相关技术的发展，特别是在高性能和轻量级模型方面。同时，许可证问题可能会影响模型的广泛应用。

详细内容：

标题：InternLM2.5 新模型在 Reddit 上引发热烈讨论

近日，一则关于 InternLM2.5 新模型在 1.8B 和 20B 版本于 HuggingFace 发布的帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要介绍了这两个版本的特点，1.8B 超轻量、高性能且适应性强，20B 更强大，适用于复杂任务。同时还提供了相关模型和 GitHub 的链接。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 有用户对 1M 的上下文窗口表示赞赏。
  • 有人质疑是否真的支持这么大的上下文，以及所需内存的问题。
  • 部分用户反映模型的一些相关工具存在使用困难和问题，比如 Xtuner 难以操作，axolotl 训练有问题，swift 与许多数据集存在兼容性问题，不知道如何微调。
  • 关于模型是否支持 llama.cpp 存在争议，有用户最初认为不支持，后来又有用户表示支持且已成功使用。
  • 有人对软件的 Apache 许可证但权重不遵循表示失望。
  • 对于模型的指令模式、指导提示格式等也有用户提出疑问并得到解答。
  • 一些用户对模型的性能进行了测试和评价，如在处理大量上下文时的速度、对不同语言的处理、遵循指令的能力等。

有用户分享道：“作为一名在相关领域探索许久的研究者，我亲身尝试了 InternLM2.5 模型。它在处理复杂任务时的表现确实令人眼前一亮，但在与某些特定工具的兼容性方面，还有待改进。”还有用户表示：“我原本对这个模型充满期待，可实际使用中发现的一些问题让我有些犹豫。”

总的来说，Reddit 上关于 InternLM2.5 新模型的讨论呈现出多样化的观点和丰富的体验分享，既有对其出色性能的称赞，也有对存在问题的关注和探讨。