原贴链接

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来源：Vaibhav (VB) Srivastav在X上的帖子：https://x.com/reach_vb/status/1829131615286571456

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xLAM-8x7b-r: https://huggingface.co/Salesforce/xLAM-8x7b-r

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Joseph Pollack #Ï在X上的空间（Xlam-7b-r）：https://huggingface.co/spaces/Tonic/Salesforce-Xlam-7b-r
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讨论总结

Salesforce发布的xLAM模型系列在Reddit上引发了广泛的讨论，主要集中在模型的非商业许可、开源限制、性能表现以及许可证问题上。评论者对Salesforce的许可策略表示不满，认为这限制了模型的广泛应用。同时，也有讨论关于新术语“Function calling”的创造和模型的实际应用价值。总体上，讨论呈现出对Salesforce策略的质疑和对模型性能的关注。

主要观点

  1. 👍 非商业许可限制应用
    • 支持理由：评论者认为非商业许可限制了模型的广泛应用和进一步发展。
    • 反对声音：有评论者提到Salesforce可能通过非商业许可鼓励竞争。
  2. 🔥 新术语“Function calling”的疑问
    • 正方观点：评论者对新术语的创造表示疑问，认为可能是为了贬低其他模型。
    • 反方观点：回复者认为Salesforce可能在宣称自己在此类别中的最先进技术。
  3. 💡 开源限制与商业使用
    • 支持理由：评论者对Salesforce的开源但限制商业使用的策略表示不满。
    • 反对声音：有观点认为Salesforce此举是为了通过开源模型提升其在AI领域的影响力。
  4. 🚀 模型性能与过度拟合
    • 支持理由：评论者指出xLAM模型在性能上表现不佳，可能过度拟合了BFCL。
    • 反对声音：有评论者计划自行开发模型，认为当前模型质量不佳。
  5. 🌟 许可证问题与Apache 2.0
    • 支持理由：评论者质疑Salesforce发布的xLAM模型是否违反了Apache 2.0许可证。
    • 反对声音：有回复者提出Salesforce可能通过支付费用给Meta，以获得在不同许可证下使用模型的权限。

金句与有趣评论

  1. “😂 ResidentPositive4122：takes apache 2.0, builds on top of it, releasess it as nc :(”
    • 亮点：评论者对Salesforce的许可策略表示不满，认为这限制了模型的广泛应用。
  2. “🤔 mpasila：Is there a reason they made up a new term for Function calling?”
    • 亮点：评论者对新术语的创造表示疑问，引发了对Salesforce策略的讨论。
  3. “👀 UltraInstinct0x：I make the companies I work with train and host models just for themselves.”
    • 亮点：评论者展示了自己在模型训练和托管方面的实际操作经验。
  4. “😅 Diligent-Jicama-7952：the model is dookie anyways, I’ll just make my own”
    • 亮点：评论者对当前模型质量的不满和对个人创新能力的自信。
  5. “🤯 rooo1119：I am training a FunctionCalling model. xLAM doesn’t perform well, they overfitted on BFCL and when BFCL2.0 came out - it revealed the true colors.”
    • 亮点：评论者指出xLAM模型在性能上表现不佳，过度拟合了BFCL。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对Salesforce许可策略的不满和质疑，也有对模型性能和实际应用价值的关注。主要分歧点在于非商业许可的限制和模型的实际性能表现。可能的原因包括对Salesforce策略的不理解和对AI技术发展的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Salesforce许可策略的深入讨论和模型性能的进一步评估可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：Salesforce的许可策略可能会影响其在AI领域的影响力和市场地位，同时也会影响其他AI模型的开发和应用。

详细内容：

标题：Salesforce 发布大型动作模型 xLAM 引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上关于 Salesforce 发布的大型动作模型 xLAM 展开了热烈讨论。这一帖子获得了众多关注，引发了大量的评论。帖子主要介绍了 Salesforce 发布的 xLAM - 7B、8x7B、8x22B 等模型，并提供了相关模型的下载链接和具体信息，其上下文长度最长可达 64K。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为采用非商业许可令人失望，比如有人表示“看到开源但实际上是非商业的，真的很烦人”。还有用户质疑为何发布的数据集一种许可方式，而微调权重又是另一种许可方式。有人认为 Salesforce 此举可能是为了鼓励竞争，也有人怀疑其只是为了增加在 AI 领域的声誉以促进其专有 AI 技术的销售。 有用户分享道：“我对函数调用模型没有兴趣，但看到非商业许可让我想训练一个比他们更好的模型，并给予允许所有非 Salesforce 及其相关方的公司进行商业使用的许可。” 也有人提出：“这些是微调而不是从头开始的模型，所以我认为微调成本不高。”

关于许可问题存在很大争议。有人质疑这是否违反了 Apache2，还有人好奇他们是否向 Meta 支付了大量资金以获得不同的许可。

总之，Salesforce 发布的 xLAM 模型在 Reddit 上引发了众多争议和讨论，各方观点激烈碰撞，让人们对这一模型的发布及相关许可问题有了更深入的思考。