原贴链接

所以关于Qwen 2.5有很多积极的反馈。这些模型的表现似乎比预期的要大，例如32B的表现类似于70B。

考虑到运行较小模型的速度和便利性，这让人质疑是否应该运行32B或72B而不是70B或123B模型。

Qwen是如何做到这一点的？仅仅是数据吗？更长时间的训练？还有其他进步吗？

想象一下，如果这种趋势继续下去，那么24B/32B模型就相当于70B/123B模型。本地的大型语言模型变得更加有趣。

讨论总结

讨论主要围绕Qwen 2.5模型的性能提升展开，探讨了其在较小参数规模下表现出色，甚至能与更大参数规模的模型相媲美的原因。评论者们讨论了数据合成、训练数据量、硬件限制、新技术如BitNet的潜力，以及开源模型在商业应用中的局限性。此外，讨论还涉及了道德争议，如使用合成数据的道德问题，以及未来模型发展的可能性。总体上，讨论氛围积极，但也存在一些质疑和争议。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5模型可能通过合成数据和大量训练数据实现了高性能。

    • 支持理由：评论者提到Qwen可能使用了合成数据和大量训练数据来提升性能。
    • 反对声音：有评论者质疑合成数据的道德和实际影响。

  2. 🔥 较小参数模型的性能提升并不意味着大参数模型将被淘汰。

    • 正方观点：性能仍会随参数规模增加而提升。
    • 反方观点：有评论者认为大参数模型的硬件成本和运行难度较高。

  3. 💡 硬件限制如VRAM成本和容量是运行大模型时的主要挑战。

    • 解释：评论者普遍认为硬件限制是运行大模型时的主要障碍。

  4. 🚀 新技术如BitNet可能带来性能提升，但需要专用硬件支持。

    • 解释：有评论者提到新技术如BitNet可能提升性能，但需要专用硬件。

  5. 🌐 开源模型在商业应用中的局限性，如Apache 2.0许可证不覆盖最有商业价值的模型。

    • 解释：评论者讨论了开源模型在商业应用中的局限性。

金句与有趣评论

  1. “😂 HvskyAI：Likely a combination of synthetic data (the model answers that it is Claude, in some cases) and sheer training data volume.”

    • 亮点：指出了Qwen可能使用合成数据和大量训练数据来提升性能。

  2. “🤔 compilade：I think this might be based on a false premise.”

    • 亮点：质疑了讨论中的一些假设。

  3. “👀 CheatCodesOfLife：You’re missing out on the best open weights model then.”

    • 亮点：提醒评论者不要忽视最好的开放权重模型。

  4. “💬 Smart-Egg-2568：It seems like it’s been training to use CoT? Or am I imagining that?”

    • 亮点：猜测Qwen可能使用了思维链训练方法。

  5. “🔍 qazyll：maybe it was just distilled from a bigger model”

    • 亮点：提出了Qwen性能提升可能是通过蒸馏技术实现的假设。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，大多数评论者对Qwen 2.5模型的性能提升表示赞赏和好奇。然而，也存在一些质疑和争议，特别是在使用合成数据的道德问题上。此外，硬件限制和技术挑战也是讨论中的主要分歧点。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会出现更多低成本、高性能的硬件解决方案，以及更高效的模型架构和训练方法。
  • 潜在影响：如果较小参数模型能够持续提升性能，本地大型语言模型（LLMs）将变得更加有趣和实用，可能对商业应用和开源社区产生深远影响。

详细内容：

标题：关于 Qwen 模型成功原因的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于 Qwen 2.5 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子指出 Qwen 2.5 模型在规模相对较小的情况下，性能却能与更大规模的模型相媲美，例如 32B 的表现类似于 70B。这引发了人们对于是否应该选择运行较小规模模型而非更大规模模型的思考。帖子获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在 Qwen 模型成功的原因。有人认为这可能是合成数据的运用（模型在某些情况下会回答自己是 Claude）以及庞大的训练数据量。有用户提到，Qwen 2.5 的数据集据说多达 18 万亿个标记，数据整理也可能发挥了作用。还有用户认为可能是模型架构和训练方法的改进。

例如，有用户分享道：“Llama 405B 太大了，我无法运行。Mistral Large 在预算有限的情况下处于可行的边缘，但可能在量化或上下文长度方面存在一些妥协。”

同时，也有用户对 Qwen 模型使用其他模型的数据提出质疑。有人认为这就像运动员在训练中使用兴奋剂。

不过，也有用户对 Qwen 模型持乐观态度，比如有人表示：“我正在将我的一个旧项目更新为 qwen2.5 32b 4bit 量化，我对这个模型感到非常惊讶。我把整个脚本和文件夹结构粘贴给它，并要求添加更多功能。它成功了，而 llama 3.1 70b 大多数时候都会破坏脚本。”

还有用户指出，训练数据的质量和规模比模型大小更重要，许多模型训练不足。

讨论中存在的共识是大家都对 Qwen 模型的出色表现感到好奇，并试图分析其背后的原因。

然而，对于 Qwen 模型成功的具体原因，仍然存在争议。是数据、训练方法还是其他因素起到了关键作用，还需要进一步的研究和探讨。