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当Llama3.1-405B发布时，它在所有开源模型中遥遥领先，甚至超过了某些专有模型。

然而，在我们接触到Mistral Large并了解到它在约120B时的出色表现后，我认为405B确实太大了。你甚至无法在不进行量化的情况下将其部署在单个8xH100节点上，这会损害长上下文中的性能。天哪，由于训练这个庞然大物的复杂性，我们只有少数社区微调版本。

类似的情况也可以在qwen1.5-110B上看到，它是一个非常出色的模型。

另一方面，我非常喜欢这些中等规模的模型。Gemma-2-27B、Qwen-2.5-32B和Mistral Small（名字有点问题）的表现都超过了它们的规模，并且可以通过高质量数据进行微调以产生最先进的模型。

在我看来，120B和27-35B将成为行业的强大力量。首先部署现成的120B模型，收集数据并进行标注，然后微调和部署30B模型以降低超过50%的成本。

我仍然热爱并感谢Meta AI团队开发并开源它。我们得以一窥前沿模型的训练方式以及模型规模的重要性。无论你怎么训练，你都无法用7B模型达到gpt-4级别的表现（在当今的技术和硬件条件下，这些模型正在变得越来越好，所以未来完全有可能）。

我真的希望人们继续推出这些+100B的模型，它们的训练、微调和托管成本要低得多。

总结：规模化确实有效，请多训练一些120B和30B的模型。

讨论总结

本次讨论主要围绕Llama3 405B模型的规模、性能与成本展开。多数评论者认为，尽管大型模型在某些任务上表现出色，但其庞大的规模使得部署和训练变得复杂且昂贵。相比之下，中等规模的模型如Mistral Large和Qwen-2.5-32B在性能和成本之间取得了更好的平衡。讨论中还涉及了模型规模对性能的影响、数据隐私、编程任务中的表现以及未来模型发展的趋势。总体而言，讨论呈现出对中等规模模型的偏好，但也认可大型模型在特定领域的价值。

主要观点

  1. 👍 中等规模模型更具实用性和经济性
    • 支持理由：Mistral Large和Qwen-2.5-32B等模型在性能和成本之间取得了更好的平衡。
    • 反对声音：大型模型在某些任务上仍具优势。
  2. 🔥 大型模型在特定任务上表现出色
    • 正方观点：大型模型包含更多信息，能够提供更全面和深入的答案。
    • 反方观点：部署和训练成本过高，不适合大多数用户。
  3. 💡 模型规模对性能有显著影响
    • 模型规模越大，性能通常越好，但过大的模型在部署和训练上存在挑战。
  4. 💡 数据隐私是企业选择模型时的重要考虑因素
    • 企业更关心模型的实际效果和数据隐私，而非模型的大小。
  5. 💡 未来模型发展应注重性能与成本的平衡
    • 120B和30B规模的模型可能是未来的行业主力，因为它们更容易训练和部署，且成本效益更高。

金句与有趣评论

  1. “😂 All applications will fit into 640k, because more than 640k of ram is prohibitive <— you right now”
    • 亮点：以幽默的方式回应模型规模过大的讨论，引用历史梗表达对技术发展的乐观态度。
  2. “🤔 The future of raw AI performance may well be in building a smaller model that is just extremely effective at conceptualizing data, correlating data, drawing conclusions, etc.”
    • 亮点：提出RAG是未来的发展方向，强调小型模型在数据处理和推理上的潜力。
  3. “👀 Llama3 405B is not "too big" for the purpose it is intended.”
    • 亮点：对模型规模提出异议，认为其大小取决于应用场景，并非绝对问题。
  4. “👀 Industry definitely does care about operating costs.”
    • 亮点：强调企业在选择模型时对运营成本的重视。
  5. “👀 70b is perfect babe, the big models scare me”
    • 亮点：以幽默的方式表达对中等规模模型的偏好，认为大型模型过于复杂。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对大型模型性能的认可，也有对其成本和部署难度的担忧。主要分歧点在于模型规模与性能之间的平衡，以及企业在选择模型时对成本和数据隐私的考虑。可能的原因包括技术发展的不确定性、硬件资源的限制以及不同应用场景的需求差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：RAG（Retrieval-Augmented Generation）被认为是未来的发展方向，小型模型在数据处理和推理上的潜力值得关注。
  • 潜在影响：随着硬件技术的进步，未来可能会有更多适合的模型出现，但中等规模模型仍将在实际应用中占据主导地位。模型规模与性能之间的平衡将继续是研究和应用的重点。

详细内容：

标题：关于 Llama3 405B 模型规模的热门讨论

当 Llama3.1-405B 问世时，它在开放模型中表现出色，甚至超越了一些专有模型。然而，有人认为，对比 Mistral Large 等模型，405B 可能规模过大。此帖获得了众多关注，引发了广泛而激烈的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，大型模型常用于提炼小型模型，且内部状态和向量更大，能代表更复杂的概念。但也有人认为，像 405B 这样的大型模型在某些方面表现并不出色，比如认知不够稳定，且相对 Mistral Large 没有明显优势。 有人觉得 120B 和 27-35B 将会成为行业主力，先部署 120B 收集数据，再用 30B 模型降低成本。 有用户表示，对于普通用户来说，405B 规模过大，难以在单个 8xH100 节点上部署，训练复杂，社区微调也较少。但也有人反驳，认为 GPU 会不断发展，只要是最好的模型，就值得投入。 还有用户提到，大型模型的规模不一定意味着性能的线性提升，但其在研究、数据收集等方面仍有作用。 特别有用户指出，希望有更多 120B 和 30B 模型，认为 120B 经过微调在高质量数据集上能超越 405B 且成本减半。

总的来说，关于 Llama3 405B 模型规模是否过大，各方观点不一。有人认为其对于特定应用规模过大，也有人认为随着硬件发展和其在研究等方面的价值，其规模并非不可接受。未来，或许我们会看到模型规模与性能、成本之间的更优平衡。