原贴链接

https://huggingface.co/chat/models/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct

讨论总结

Qwen 2.5 72B模型的发布在Reddit上引发了广泛讨论，用户们对该模型在HuggingChat上的免费使用表示了极大的兴趣。讨论主要围绕模型的性能、替代选择、数据处理、审查机制等方面展开。用户们对模型的32k上下文窗口和改进的角色扮演能力表示赞赏，同时也提出了对替代模型如Mistral Small、Nemo、Deepseek等的建议。此外，用户们对模型的训练数据处理、审查机制以及使用限制等问题也进行了深入探讨。总体而言，讨论氛围积极，用户们对新模型的发布表示了期待和兴奋。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 72B模型已发布，具有32k上下文窗口，并改进了角色扮演和结构化数据处理能力。

    • 支持理由：用户对模型的性能表示赞赏，认为其在处理复杂任务时表现出色。
    • 反对声音：部分用户担心模型的使用限制和审查机制可能影响其自由度。

  2. 🔥 用户对替代模型的建议，如Mistral Small、Nemo、Deepseek等。

    • 正方观点：这些替代模型在计算需求和智能程度上与Qwen相当，甚至更优。
    • 反方观点：部分用户认为这些替代模型可能存在许可证限制或其他使用问题。

  3. 💡 对模型训练数据处理的疑问，特别是关于排除NSFW和版权文本的方法。

    • 解释：用户们对模型的数据处理方式表示关注，希望了解具体的处理步骤和标准。

  4. 🚀 用户对工具使用资源的兴趣，希望支持未来的工具功能。

    • 解释：用户们希望了解如何更好地利用模型进行工具开发，并期待相关资源的提供。

  5. 🔍 讨论了Mistral Small的许可证限制及其替代方案。

    • 解释：用户们对Mistral Small的许可证限制表示担忧，并探讨了其他可行的替代方案。

金句与有趣评论

  1. “😂 i find it funny that it refuses at any cost to acknowledge its qwen and claims its a model developped by anthropic”

    • 亮点：用户对模型拒绝承认自己是Qwen的行为感到有趣，展示了模型的幽默一面。

  2. “🤔 Thank you for releasing this. I’d like to know more about the training corpus. What steps did you take to exclude nsfw and copyrighted text?”

    • 亮点：用户对模型的训练数据处理表示关注，提出了一个重要且值得探讨的问题。

  3. “👀 Yep, it did very well on my writing test prompts. I will add it to the list of my brainstorming buddies. :)”

    • 亮点：用户对模型在写作测试中的表现表示满意，并计划将其纳入自己的头脑风暴工具列表。

  4. “😅 Seems locked down like Fort Knox, but I’m not an expert on tardwrangling system prompting censored models.”

    • 亮点：用户对模型的审查机制表示不满，用幽默的方式表达了对模型自由度的担忧。

  5. “🚀 Wasn’t this released a few days ago? Is this any different from the Qwen 2.5 72B that was released earlier?”

    • 亮点：用户对模型的发布时间及版本差异提出疑问，引发了关于平台差异的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户们对Qwen 2.5 72B模型的发布表示了期待和兴奋。然而，部分用户对模型的使用限制、审查机制和数据处理方式表示了担忧和不满。主要分歧点在于模型的自由度和审查力度，部分用户希望模型能够更加开放和自由，而另一部分用户则对模型的性能和稳定性表示满意。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会围绕模型的审查机制和数据处理方式展开更深入的讨论，用户们可能会提出更多关于模型自由度和开放性的建议。
  • 潜在影响：Qwen 2.5 72B模型的发布可能会引发更多关于人工智能模型性能、替代选择和使用限制的讨论，对相关领域的发展和应用产生积极影响。

详细内容：

标题：Qwen 2.5 72B 在 HuggingChat 免费可用引发热烈讨论

Qwen 2.5 72B 如今在 HuggingChat 上免费提供，这一消息引起了众多网友的关注。该帖子获得了大量的点赞和评论，讨论方向多样。其中有人提到了模型的更新改进，如可能考虑替换某些过时模型、增加新的模型等；还有人对模型的性能表现进行了探讨，包括在处理特定任务时的效果、速度和稳定性等。也有人关心模型的训练数据、使用限制以及是否有后端 API 等问题。

在讨论中，有用户表示“Awesome stuff. Maybe consider replacing the mixtral models with something else btw, those two Mistral models are quite outdated at this point.”（太棒了。或许可以考虑用其他的来替换 mixtral 模型，这两个 Mistral 模型在这个时候已经相当过时了。）还有用户称“Definitely Mistral Small, it’s more or less a direct replacement of Mixtral as far as computational requirements but it’s as smart as Llama 3.1 70B or better”（绝对是 Mistral Small，就计算需求而言，它差不多可以直接替代 Mixtral，而且它和 Llama 3.1 70B 一样聪明甚至更出色）。

关于模型的限制，有人询问“Limits are quite generous on HuggingChat. We rate-limit requests per minute but we don’t have daily usage limits.”（HuggingChat 上的限制相当宽松。我们每分钟对请求进行速率限制，但没有每日使用限制。）

对于模型的性能，有人说“Those answers are a level above I got from the 32b q4. I wonder If I can cram the 72b q4 into 40gb vram. May be out of luck”（这些答案比我从 32b q4 得到的要高一个水平。我想知道我是否能把 72b q4 塞进 40gb 的 vram 里。也许没那么幸运）。

在争议点方面，有人认为随着版本更新，Qwen 模型的审查变得更加严格，早期版本更加有趣；也有人认为无审查/微调版本会更好。

共识在于大家对 Qwen 2.5 72B 在 HuggingChat 上免费可用感到兴奋，并期待它能有出色的表现和持续的服务。

总的来说，这次关于 Qwen 2.5 72B 在 HuggingChat 免费可用的讨论，展现了大家对新技术的关注和期待，同时也反映了一些对模型改进和优化的不同看法。