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嵌入维度非常相似，而且模型在每个注意力块中似乎都有相同的组件。根据我的记忆，唯一的区别是偏置项在Llama3.1中不存在。

否则，它们基本上具有相同的架构，不是吗？这意味着主要区别在于模型的训练方式。

鉴于Qwen如此轻量级但具有与405B相似的能力，是否有可能进一步微调一个仅用于指令的LLM，使其过度拟合于对话而不是任何文档预测？只是一个响应并接受请求的模型，同时保持与Llama相同的架构和训练方法？

讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen2.5和Llama3-3.1的架构相似性展开。评论者普遍认为，尽管两者在嵌入维度、注意力块组件等方面非常相似，但训练方法的不同可能是导致模型性能差异的主要原因。讨论中还提出了是否可以进一步微调一个仅用于指令的LLM，使其过度拟合于对话而非文档预测。此外，有评论者指出，改变架构可能会引发技术挑战和兼容性问题。总体而言，讨论氛围较为技术性，涉及模型架构、训练方法和微调策略等多个方面。

主要观点

  1. 👍 所有自回归解码器仅语言模型的架构都非常相似
    • 支持理由：评论者通过对Qwen2.5和Llama3-3.1的比较，强调了两者在架构上的相似性。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 架构相似但训练方法不同可能是模型性能差异的主要原因
    • 正方观点：Qwen2.5虽然轻量级，但性能与405B相似，表明训练方法的重要性。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 可以进一步微调一个仅用于指令的LLM，使其过度拟合于对话而非文档预测
    • 解释：评论者提出这一观点，认为这种微调模型将保持与Llama相同的架构和训练方法。
  4. 🔥 Llama3-3.1架构的优化和构建是基于其特定的架构设计，改变架构可能会引发一系列问题
    • 正方观点：评论者暗示了架构改变可能带来的技术挑战和兼容性问题。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  5. 👍 Qwen和Llama3.1模型都非常出色，Qwen虽然体积小，但能力强大
    • 支持理由：作者推荐大家尝试这两个模型，并提供了一个链接，可以在Hyperbolic平台上以较低成本访问这些模型。
    • 反对声音：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 every autoregressive decoder only language model has a very similar architecture”
    • 亮点：强调了自回归解码器仅语言模型在架构上的相似性。
  2. “🤔 因为一切都是为 Llama 3 架构构建和优化的，改变架构会引发很多问题”
    • 亮点：暗示了架构改变可能带来的技术挑战和兼容性问题。
  3. “👀 Qwen 和 Llama 3.1 模型都非常出色。Qwen 虽然体积小，但能力强大。”
    • 亮点：作者对Qwen和Llama3.1的推荐，强调了Qwen的轻量化和高性能。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术层面的探讨。评论者普遍对Qwen2.5和Llama3-3.1的架构相似性表示认同，但对训练方法和微调策略的讨论较为热烈。部分评论者对架构改变可能带来的技术挑战表示担忧，但整体氛围较为积极，尤其是对Qwen和Llama3.1模型的推荐。

趋势与预测

  • 新兴话题：微调指令型LLM的可能性及其在对话中的应用。
  • 潜在影响：对模型架构和训练方法的深入探讨可能会推动相关领域的技术进步，尤其是在轻量化和高性能模型的开发方面。

详细内容：

标题：Qwen2.5 架构与 Llama3-3.1 的相似性引发热议

近日，Reddit 上一篇关于“Qwen2.5 架构与 Llama3-3.1 相似性”的帖子引发了众多关注，获得了大量的点赞和评论。原帖指出，Qwen2.5 和 Llama3-3.1 的嵌入维度十分相似，每个注意力块的组件似乎也相同，唯一的区别在于 bias，而据原帖作者回忆，Llama3.1 不存在 bias。并且认为二者的主要差异在于模型的训练过程。原帖还提出，鉴于 Qwen 如此轻量却有类似于 405B 的能力，是否有可能对仅指令的 LLM 进行更进一步的微调，使其更适用于对话而非文档预测，同时保持与 Llama 相同的架构和训练方法？

讨论焦点与观点分析： 有人指出，每一个自回归解码器仅语言模型都有着非常相似的架构。 还有用户表示，因为一切都是为 Llama 3 架构而构建和优化的，改变架构会产生很多问题。 也有人分享道：“我最近一直在研究 Qwen 和 Llama 3.1，它们都非常出色。我发现 Qwen 的能力对于它的规模来说令人惊讶，试验它们非常有趣。如果您正在寻找强大的开源 LLM，我强烈推荐查看这两个模型。您可以在 Hyperbolic 以较低成本访问它们及许多其他模型：https://app.hyperbolic.xyz/models。”

然而，也有用户吐槽道：“这是什么鬼东西？”

在这场讨论中，对于两种模型架构相似性的看法存在一定共识，即认为确实存在相似之处。但在如何利用这种相似性以及是否应改变架构等方面存在争议。特别有见地的观点是通过实际研究和体验，强调了两种模型的优点和可探索的应用方向，丰富了关于这一话题的讨论。