原贴链接

https://huggingface.co/mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B/discussions/6

  • 耐心等待新的gguf文件 -

讨论总结

本次讨论主要围绕Reflection-Llama-3.1-70B模型的GGUF文件可用性、功能表现和用户体验展开。部分用户分享了已有的GGUF文件链接，并回应了其他用户的询问。然而，也有用户对模型的实际表现提出了质疑，尤其是在处理新tokens和日常任务时。讨论中涉及了模型在基准测试和创意应用中的表现，以及与其他顶级LLM的比较。总体而言，讨论热度中等，涉及多个技术细节和用户体验反馈。

主要观点

  1. 👍 已有多个可用的GGUF文件
    • 支持理由：用户提供了多个GGUF文件的具体链接，方便其他用户下载和使用。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。
  2. 🔥 模型在日常任务和问题处理中表现不一
    • 正方观点：Everlier指出模型在基准测试中表现较好，但在日常任务中表现不稳定。
    • 反方观点：有用户质疑模型在处理新tokens时的功能是否正常。
  3. 💡 模型在创意应用中表现较差
    • 解释：Everlier提到模型在创意应用和结构化推理方面的写作流畅性受到严重影响。
  4. 🤔 质疑新tokens 和的功能
    • 解释：silenceimpaired和其他用户对这些新tokens的可见性和功能提出了质疑。
  5. 📉 模型在API提供商版本中的表现不如正常70B模型
    • 解释：Sadman782和ambient_temp_xeno认为模型在API版本中的表现存在问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Zemanyak：I tried it from OpenRouter. Can’t say I’ve been impressed.”
    • 亮点：直接表达了用户对模型表现的失望。
  2. “🤔 silenceimpaired：I’m not even sure if it’s working.”
    • 亮点：对模型功能的质疑，引发了对新tokens功能的讨论。
  3. “👀 my_name_isnt_clever：I figured they are, the idea being to extract the content of the tags before presenting to the end user.”
    • 亮点：对新tokens功能的推测，提供了新的思考角度。
  4. “📉 Sadman782：In the API provider version, it is far worse than the normal 70b; something is broken.”
    • 亮点：直接指出模型在API版本中的问题，引发了对模型性能的进一步讨论。
  5. “💡 Everlier：在创意应用和结构化推理方面，模型的写作流畅性受到严重影响。”
    • 亮点：具体指出了模型在特定应用场景中的不足。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，部分用户对模型的表现感到失望，提出了质疑和比较。主要分歧点在于模型的实际功能和性能，尤其是在处理新tokens和日常任务时。可能的原因包括模型在不同应用场景中的表现差异，以及用户对顶级LLM的期望较高。

趋势与预测

  • 新兴话题：对新tokens功能的深入讨论和测试。
  • 潜在影响：模型在API版本中的性能问题可能会影响其在实际应用中的推广和使用。

详细内容：

引言

在 Reddit 上，一个关于“Reflection’s embedding issue seems to be resolved on HF”的话题引起了广泛关注。该帖子中提到了相关的链接https://huggingface.co/mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B/discussions/6，并且引发了众多用户的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析

有人表示已经有许多可用的 gguf ，如 Lmstudio’s 和 bartowski’s ，并提供了相关链接，如https://huggingface.co/bartowski/Reflection-Llama-3.1-70B-GGUF、https://huggingface.co/lmstudio-community/Reflection-Llama-3.1-70B-GGUF/tree/main 、https://huggingface.co/bullerwins/Reflection-70B-GGUF 。

然而，也有不同的声音。有用户从 OpenRouter 进行了尝试，但表示并不满意，认为它对于 70B 来说表现一般，特别是与顶级的 LLMs 相比。还有用户不确定其是否在正常工作，比如新的 tokens和是否应该可见。有人认为这些标签的内容在呈现给终端用户之前应该被提取出来，而模型只是在这方面训练得特别好。但也有用户下载了 gguf 后，在 oogabooga 中没有任何显示，对此感到困惑。甚至有人觉得它是有问题的，比如在 hyperbolic 上的表现与官方网站的演示不匹配，在 API 提供者版本中，它比普通的 70b 还差。

不过，也有人认为在某些基准测试类型的事情上表现较好，但在日常任务和问题上表现参差不齐，在创意应用方面更差，结构化推理流程甚至破坏了写作流程。

总结

关于“Reflection’s embedding issue seems to be resolved on HF”的讨论呈现出多种观点和不同的体验。有人对其充满期待并提供了可用的资源，而有人则对其实际表现感到失望或困惑。未来还需要更多的测试和改进来确定其真正的价值和实用性。