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大家好！谁准备好迎接新模型的发布了？

让我们欢迎 AI21 Labs 的 Jamba 1.5 版本。以下是一些信息

  • 专家混合（MoE）混合 SSM-Transformer 模型
  • 两种尺寸：52B（激活参数 12B）和 398B（激活参数 94B）
  • 仅发布指令版本
  • 多语言：英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、意大利语、荷兰语、德语、阿拉伯语和希伯来语
  • 上下文长度：256k，对长上下文 RAG 进行了一些优化
  • 支持工具使用、JSON 模型和接地生成
  • 由于混合架构，它们在长上下文中的推理速度提高了 2.5 倍
  • Mini 可以在单个 A100 上适应高达 140K 的上下文
  • 总体上许可宽松，收入超过 5000 万美元有限制
  • 支持 transformers 和 VLLM
  • 新的量化技术：ExpertsInt8
  • 质量非常扎实。Arena Hard 结果显示非常好，在 RULER（长上下文）中，它们似乎超过了许多其他模型等。

博客文章：https://www.ai21.com/blog/announcing-jamba-model-family

模型：https://huggingface.co/collections/ai21labs/jamba-15-66c44befa474a917fcf55251

讨论总结

Reddit用户对AI21 Labs发布的Jamba 1.5模型表现出浓厚的兴趣和讨论热情。讨论主要集中在模型的性能、适用场景、开源与闭源优劣、硬件需求和价格等方面。用户们对LLM（大型语言模型）的快速迭代和不断进步表示感慨，同时也对测试和选择合适模型的挑战进行了深入讨论。此外，用户们也在讨论不同模型的性能、适用场景以及开源与闭源模型的优劣。总体上，用户对新模型的实际应用和未来发展充满期待，同时也对模型的某些宣传数据提出了质疑。

主要观点

  1. 👍 用户花费大量时间测试LLM，而非实际使用。
    • 支持理由：模型更新速度快，测试工作永无止境。
    • 反对声音：竞争促使LLM领域快速进步，对用户有利。
  2. 🔥 12b Nemo模型在性能上优于更大规模的模型。
    • 正方观点：小规模模型在某些场景下表现更优。
    • 反方观点：大规模模型在复杂任务中可能更具优势。
  3. 💡 开源LLM的发展对投资者可能不利，但对技术进步有利。
    • 支持理由：开源促进了技术的广泛应用和改进。
    • 反对声音：闭源模型如Anthropic在某些方面仍占优势。
  4. 🚀 Jamba 1.5模型具有巨大的规模和激活参数。
    • 支持理由：大规模模型在复杂任务中可能更具优势。
    • 反对声音：参数数量的比较忽略了模型架构和实际应用场景的重要性。
  5. 🌟 期待Jamba 1.5的52B版本能替代Mixtral 8x7B。
    • 支持理由：新模型的性能和应用前景持乐观态度。
    • 反对声音：尚未有基准测试结果来比较这两个模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 At this point I’m spending more time testing llms than actually using them. Crazy how quickly the field is advancing.”
    • 亮点：反映了用户对模型快速迭代的感慨。
  2. “🤔 12b Nemo models seem the best to me so far. Outperforming significantly larger models.”
    • 亮点：强调了小规模模型在某些场景下的优势。
  3. “👀 All that venture capital poured into into start ups like Anthropic gonna turn out to be a huge loss for the investors.”
    • 亮点：对投资风险提出了警示。
  4. “🌐 Hybrid arch might be the true future! Can’t believe it achieve a better RULER performance against all other sota LLMs.”
    • 亮点：对混合架构的未来趋势表示乐观。
  5. “🚀 Get that big boy API’d up and let’s see what it can do!”
    • 亮点：对新模型的实际应用充满期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户对新模型的发布和性能表现出浓厚的兴趣和期待。然而，也存在一些质疑和担忧，主要集中在模型的实际性能、宣传数据的真实性以及硬件需求等方面。主要分歧点在于模型的性能比较和适用场景，以及开源与闭源模型的优劣。

趋势与预测

  • 新兴话题：混合架构模型可能成为未来的趋势，特别是在长上下文处理方面。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会推动LLM领域的进一步发展，尤其是在性能优化和实际应用方面。同时，也可能对相关领域的投资策略和市场格局产生影响。

详细内容：

标题：AI21 Labs 推出 Jamba 1.5 引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上关于 AI21 Labs 发布 Jamba 1.5 的讨论十分热烈，该帖子获得了众多关注，引发了大量的评论和探讨。原帖介绍了 Jamba 1.5 的一系列特性，包括混合专家（MoE）混合 SSM-Transformer 模型、不同的尺寸和参数激活情况、支持的语言种类、上下文长度、功能支持、推理速度提升、量化技术、许可情况、支持的平台等。同时提供了相关的博客文章和模型链接。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示自己花费大量时间测试语言模型，感叹该领域发展迅速，但还未找到特别满意的。有用户认为 12b 的 Nemo 模型表现最佳，也有人推荐了 deepseek coder v2 lite instruct at 8bit。 对于模型的性能和参数，大家看法不一。有人质疑 Jamba 1.5 Mini 与 Gemma2 的比较，认为在某些方面 Jamba 1.5 并非出色。比如，有人指出尽管 Jamba 1.5 有 12B 活跃参数和 50b 总参数，但其表现不如预期，与传统模型架构差异大，直接比较参数不太有意义，还需考虑使用场景。 关于模型的成本和性价比，一些用户认为 Jamba 1.5 的定价过高。 在测试和基准方面，有人提到原模型的有效上下文低于声称的情况，对 RULER 基准测试的结果和模型的实际表现存在不同看法。 用户还关心模型能否免费在线试用、能否在特定平台运行、是否有统一的标准化测试等问题。

有用户分享道：“作为一名长期关注语言模型发展的技术爱好者，我发现每次新模型推出时，大家总是对其性能和特点充满期待，但也会有各种各样的疑问和担忧。就像这次的 Jamba 1.5，有人看好其创新的架构和性能提升，也有人担心其高昂的成本和实际应用中的表现。”

总体而言，Reddit 上关于 Jamba 1.5 的讨论呈现出多样性和复杂性，反映了大家对新语言模型的关注和期待，同时也对其性能、成本和实际应用提出了诸多思考。