原贴链接

https://mistral.ai/news/pixtral-12b/

讨论总结

本次讨论主要围绕Mistral AI发布的Pixtral-12B模型展开，涉及多个方面。首先，讨论了Llama.cpp对视觉模型（VLMs）的支持问题，评论者们普遍认为Llama.cpp的架构不适合支持VLMs，并探讨了多种编程语言（如C、Golang、Rust）在实现VLM推理引擎中的优劣。其次，讨论了Pixtral-12B模型的多模态能力和架构，该模型在多模态任务中表现出色，尤其擅长指令跟随，并在纯文本基准测试中保持了最先进的性能。此外，讨论还涉及了Pixtral-12B在OCR任务中的表现，评论者们分享了测试结果，比较了Pixtral-12B与Qwen2-VL-7B在OCR任务中的表现，并讨论了该模型在不同语言和复杂情况下的识别能力。最后，讨论了Pixtral-12B模型的使用和实现，特别是如何在Ollama中使用该模型，以及Ollama依赖的llama.cpp是否支持该模型的推理。

主要观点

  1. 👍 Llama.cpp的架构不适合支持VLMs
    • 支持理由：评论者们普遍认为Llama.cpp的架构不适合支持VLMs，需要一个便携的VLM推理引擎，最好用C语言编写。
    • 反对声音：有评论者提到Rust语言因其安全性和性能正在迅速获得关注，可能是一个更好的选择。
  2. 🔥 Pixtral-12B是原生多模态模型
    • 正方观点：该模型通过交错图像和文本数据进行训练，在多模态任务中表现出色，尤其擅长指令跟随。
    • 反方观点：有评论者提到Pixtral-12B在OCR任务中的表现不如Qwen2-VL-7B，尤其是在处理阿拉伯语和东亚语言时表现不佳。
  3. 💡 Python在依赖管理和运行时升级方面存在严重问题
    • 解释：评论者们普遍认为Python在依赖管理和运行时升级方面存在严重问题，建议使用Golang等其他语言。
  4. 👍 Pixtral-12B在纯文本基准测试中保持了最先进的性能
    • 支持理由：该模型在纯文本基准测试中表现出色，支持可变图像尺寸和长上下文窗口，最多可处理128k个token。
    • 反对声音：有评论者提到Pixtral-12B在OCR任务中的表现不如Qwen2-VL-7B。
  5. 🔥 OCR任务的特殊性和现有工具的局限性
    • 正方观点：评论者们讨论了OCR任务的特殊性，认为现有工具可能不适合所有情况。
    • 反方观点：有评论者提到了OCR-2.0和MiniCPM等其他工具，暗示它们可能更适合特定的OCR任务。

金句与有趣评论

  1. “😂 Uncle___Marty：Bet Llama.cpp wont have any support for this forever :(”
    • 亮点：表达了评论者对Llama.cpp未来支持VLMs的悲观态度。
  2. “🤔 kristaller486：The llama.cpp architecture is not designed to support VLMs, so they are very difficult to implement.”
    • 亮点：指出了Llama.cpp架构不适合支持VLMs的现实问题。
  3. “👀 mad-grads：Because it’s an insane footgun language that requires heaps of static analysis tools and style guides to even approach being maintainable.”
    • 亮点：幽默地描述了Python在依赖管理和运行时升级方面的挑战。
  4. “😂 sammcj：Sure, by then you may as well use a language like Golang which is both easy to write / contribute to and supports low level programming.”
    • 亮点：建议使用Golang作为替代方案，强调其易用性和低级编程支持。
  5. “🤔 shroddy：> managing python dependancies and runtime upgrades is an abosolute nightmare.”
    • 亮点：生动地描述了Python在依赖管理和运行时升级方面的困难。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为技术性和专业性，评论者们对Pixtral-12B模型的多模态能力和架构表示肯定，但对Llama.cpp的支持问题和Python的依赖管理问题表示担忧。主要分歧点在于不同编程语言在实现VLM推理引擎中的优劣，以及Pixtral-12B在OCR任务中的表现。可能的原因包括技术实现的复杂性和现有工具的局限性。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会围绕如何在Ollama中实现Pixtral-12B模型的推理展开更多讨论。
  • 潜在影响：Pixtral-12B模型的多模态能力和OCR表现可能会对相关领域的研究和应用产生重要影响，特别是在多语言和复杂情况下的识别能力方面。

详细内容：

《关于 Pixtral-12B 的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于“Pixtral-12B”的帖子引起了众多网友的关注。该帖子提供了相关的博客链接：https://mistral.ai/news/pixtral-12b/ ，获得了大量的讨论，点赞和评论数众多。

帖子引发的主要讨论方向涵盖了对该模型支持的编程语言、在不同任务中的性能表现、适用的框架以及相关术语等多个方面。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 llama.cpp 架构难以支持 VLMs，所以很难实现。有人觉得需要一个用 C 编写的便携式 VLM 推理引擎。还有人提出 C 或 Golang 从性能角度来说都不错，而 Rust 虽然有优势，但编写和贡献代码难度较大。对于大多数 LLM 工具使用 Python 这一情况，有人指出性能相关部分在 GPU 上运行或使用优化库所以不是问题。 在模型支持方面，有人介绍了目前最兼容的框架是Transformers，也有人推荐 vLLM 认为其易于使用、适合生产。 关于术语，有人提出“bimodal”来突出只支持两种模态，也有人采用“VLM（Vision Language Model）”这一表述。 在性能测试方面，有人称 Pixtral 12B 在 OCR 任务中不如 Qwen2-VL-7B。还有人分享了不同模型在不同语言和场景下的 OCR 表现。

总的来说，这场关于 Pixtral-12B 的讨论展现了大家对其多方面的关注和思考，从技术实现到性能表现，为进一步了解这一模型提供了丰富的视角。