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坐稳了，让我给你讲个故事。有一天，一家不知名的初创公司发布了一则令人印象深刻的公告，宣布他们的新微调模型。基准测试结果超乎寻常，该模型在LLM排名中名列前茅，立即获得了“最佳开源模型”的称号，当然，还有“GPT-4杀手”的称号。

尽管后来发现该模型基于其基础模型的过时版本，尽管几乎没有人能正确运行它，因为量化版本是坏的，谁在乎呢？一瞬间，它在HuggingFace上获得了数百个点赞，成为最热门的趋势模型，赞扬它的评论获得了数百个点赞，每个人都争相下载。

然后…一片寂静。据我所知，没有任何人真正使用这个模型进行实际任务的案例。并不是说它完全不能工作，但许多人觉得它比其他知名的微调模型，甚至比它的基础模型还要差。出于某种原因，它未能推翻GPT-4或任何其他流行模型。

当然，我说的就是Smaug-72B。你刚才在想什么？

讨论总结

本次讨论主要围绕Smaug-72B模型的发布和实际表现展开。帖子描述了该模型在发布时因其出色的基准测试结果和“GPT-4杀手”的称号而迅速走红，但在实际应用中表现不佳，未能真正挑战GPT-4的地位。评论中，用户对模型的实际性能持怀疑态度，认为其未能达到宣传中的效果。讨论中还涉及了模型的市场接受度、与其他模型的比较，以及对作者的期望和压力。总体情感倾向为质疑和失望，部分评论带有幽默和讽刺的元素。

主要观点

  1. 👍 Smaug-72B在发布时表现出色，但实际应用效果不佳
    • 支持理由：模型在HuggingFace上获得了大量点赞和关注
    • 反对声音：实际应用中表现不如预期，甚至不如其他知名微调模型
  2. 🔥 炒作现象在科技领域普遍存在
    • 正方观点：炒作能带来短暂的关注和下载
    • 反方观点：实际应用效果不佳，导致用户失望
  3. 💡 低调的技术贡献者才是真正的技术推动者
    • 支持理由：如miqudev和ROPE的创造者，通过实际的技术贡献和分享，对社区产生了深远的影响
  4. 👎 Smaug-72B的量化版本存在问题，难以正常运行
    • 支持理由：几乎没有人能够运行该模型
    • 反对声音：开源模型在量化版本上出现问题是很常见的，通常会很快得到修复
  5. 🤔 GPT-4的领先地位主要源于其先发优势和广泛的知名度
    • 支持理由：许多模型在性能上与GPT-4相当，但未能取代其地位
    • 反对声音：技术优势并不明显，很多时候是“最佳营销获胜”

金句与有趣评论

  1. “😂 Sam, you don’t need to do this”
    • 亮点：评论者对作者的期望和压力
  2. “🤔 Be better Sam”
    • 亮点：另一名用户对作者的建议
  3. “👀 I don’t know why I thought of Reflection-70B lol…”
    • 亮点：评论者对另一个模型的提及
  4. “😂 Welcome to the internet world, first day on the internet?”
    • 亮点：评论者对科技炒作现象的讽刺
  5. “🤔 Yeah every variant of Smaug I’ve tried (not just 72B) has been absolutely retarded trash, far worse than its base model.”
    • 亮点：评论者对Smaug-72B的负面评价

情感分析

讨论的总体情感倾向为质疑和失望。用户对Smaug-72B的实际表现感到失望，认为其未能达到宣传中的效果。部分评论带有幽默和讽刺的元素，反映了社区对这类“炒作”模型的普遍态度。主要分歧点在于模型的实际性能与宣传之间的差距，以及对作者的期望和压力。

趋势与预测

  • 新兴话题：低调的技术贡献者和实际应用效果的讨论可能会引发后续讨论
  • 潜在影响：对开源模型的实际应用效果和市场接受度的讨论，可能会影响未来模型的开发和宣传策略

详细内容：

标题：关于新型语言模型的热门讨论

最近，Reddit 上有一个帖子引发了大家的热烈讨论。帖子讲述了某个不知名的初创公司发布了一款新的微调模型，一开始获得了极高的关注度，但最终却在实际应用中表现不佳。这个帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在这款模型是否真的如宣传的那样出色，以及语言模型领域的各种现象。有人认为，像这样被过度吹捧的模型往往名不副实，比如有用户说：“每一个 Smaug 的变体我都试过，都糟糕透顶，远不如其基础模型。他们显然在基准测试中作弊，真不知道为什么他们还没声名狼藉。” 但也有用户分享了不同的经历，比如一位用户表示：“为了好玩，我让 Reflection 模型帮我在孩子学校的 Chromebook 上设置一台 20 岁的激光打印机。两者都不受支持，网上的指导非常少，也没有 Chromebook 驱动程序。Reflection 给出了迄今为止所有模型中最好的设置方法。虽然不完美，但确实有很大帮助。对于这种新型模型，我认为它还是有用的。”

关于模型的推广和实际效果之间的差距，大家看法不一。有人指出：“很多模型如今基本上和 GPT-4 一样好。问题是，它们要么是专有的，知道的人少；要么是开源的，运行困难，知道的人也少。GPT-4 只是因为先行者优势，大家都去试用，多年来其实已经没有什么优势。它们没有独特的价值主张，图像生成也只是一般。但就因为大家都知道它的名字，所以一直领先。” 也有人提到：“我觉得你更多地谈到了这种炒作劫持效应，无论是有意利用还是被动利用，这都是当前互联网和社交信息流加剧/促成的一种有害特征。对我（我认为对很多人也是）来说，在谁在利用它，或者一个说法是否不可避免地会被证实……最终……某种程度上，存在一种奇怪的中间状态。而正是这种‘中间状态’被劫持了。”

这场讨论反映出了在语言模型快速发展的当下，人们对于模型的实际效果、推广方式以及行业现状的关注和思考。到底是营销更重要，还是产品本身的实力更关键？这是一个值得深入探讨的问题。