原贴链接

https://huggingface.co/nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base

讨论总结

本次讨论主要围绕Nvidia与Mistral合作发布的Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型展开，涵盖了模型的市场定位、性能表现、上下文长度以及与其他模型的比较。讨论中，用户不仅关注模型的技术细节，如VRAM配置和上下文长度，还对模型的实际应用和未来发展提出了期待和建议。此外，有用户请求发布指令调优版本，并探讨了相关数据集的选择。

主要观点

  1. 👍 Nvidia与Mistral合作发布了新的mixtral 8*8模型
    • 支持理由：模型在数学、编码和推理方面表现良好。
    • 反对声音：有用户对8K上下文长度表示不满，希望有更长的版本。
  2. 🔥 Nvidia在$250价位的中端GPU市场长时间未有更新
    • 正方观点：用户期待Nvidia能更新中端市场产品。
    • 反方观点：目前没有明确的反对声音。
  3. 💡 用户希望Nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base发布指令调优版本
    • 解释：用户表达了对指令调优版本的迫切需求，并寻求推荐好的指令调优数据集。
  4. 💡 mgr2019x对8K上下文长度的模型表示不感兴趣
    • 解释：mgr2019x希望模型能有更长的上下文长度，以满足其使用需求。
  5. 💡 用户询问Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型与基础NeMo模型的差异
    • 解释：用户对新模型的具体改进和优势表示好奇。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s been a while since Nvidia released a 35B model.”
    • 亮点：幽默地指出了Nvidia在35B模型上的长时间未更新。
  2. “🤔 Anyone know if they’re going to post an instruct-tuned version?”
    • 亮点：直接表达了用户对指令调优版本的期待。
  3. “👀 Please publish the instruct variants 😭🙏”
    • 亮点：通过表情符号增强了表达的情感强度，显示了用户的迫切需求。
  4. “👀 8K? I will skip. If the instruct version will also have only 8k, i will skip as well.”
    • 亮点：直接表达了用户对上下文长度的不满，显示了其对模型性能的高要求。
  5. “👀 how different is it wrt the base nemo?”
    • 亮点：简洁地提出了对新模型与基础模型差异的疑问，显示了用户对技术细节的关注。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对Nvidia与Mistral合作发布的新模型表示期待，并对其性能和应用前景持乐观态度。然而，部分用户对模型的上下文长度和是否发布指令调优版本表示关切，显示了一定的期待和需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：指令调优版本的发布和更长上下文长度模型的开发。
  • 潜在影响：新模型的发布和改进可能会影响中端GPU市场的竞争格局，同时推动相关技术的发展和应用。

详细内容：

标题：关于 Nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 的热门讨论

近日，Reddit 上围绕“Nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base”展开了热烈讨论，该话题获得了众多用户的关注。帖子中提供了链接：https://huggingface.co/nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出 Nvidia 已经有一段时间没有发布 35B 模型了。还有用户提到这是 Nvidia 与 Mistral 合作发布新的 8*8 模型以来已经过了很久，而且这是一个不错的密集模型和更大更酷的 Moe，在数学编码和推理方面都表现良好。也有人感慨 Nvidia 已经很久没有发布 250 美元的中端 GPU 了。

对于该模型，有人好奇是否会发布指令调整版本。有人询问当下有哪些好的指令调整数据集。还有用户请求发布指令变体，并表示如果指令版本的上下文长度也只有 8K 的话就会跳过。有人认为大多数小模型不太关注超过 8K 标记的内容，即便它们可以走得更远。也有人提到昨天刚发布的 phi3.5 是 128K 上下文，但实际使用中可能达不到这么长的上下文。还有人询问它与基础的 Nemo 有多大区别，以及认为 7B 有什么问题。

在这场讨论中，不同用户有着不同的关注点和期待。有人更看重模型的功能和性能，有人则对新发布的模型持观望态度。但大家对于 Nvidia 新模型的关注和讨论，反映了在这个领域中用户对于技术进步的期待和思考。