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讨论总结

本次讨论主要聚焦于Molmo视觉模型在读取模拟时钟时间方面的表现，对比了其他大型模型如Claude、GPT、Gemini的不足。讨论中涉及了模型的训练数据、泛化能力、以及在特定情况下的识别错误。参与者们分享了各自的实验结果和观点，强调了Molmo模型在处理模拟时钟图片时的独特方法，如使用嵌入模型和分词器训练。此外，讨论还涉及了模型在读取时钟时间时的沟通障碍和失败案例，以及对模型能力的质疑。整体讨论氛围较为技术性，但也不乏对模型性能的实际应用和潜在影响的探讨。

主要观点

  1. 👍 Molmo模型能够读取模拟时钟时间，尽管有时会混淆分钟和小时指针。

    • 支持理由：Molmo在其论文中明确提及了模拟时钟数据，并通过大规模渲染合成时钟数据，模型在读取时钟时间方面表现出色。
    • 反对声音：有评论者认为这种能力并不值得特别称赞，因为该模型在训练时有20%的数据专门用于此任务。

  2. 🔥 Molmo模型在其论文中明确提及了模拟时钟数据。

    • 正方观点：这表明Molmo在训练时已经考虑到了模拟时钟数据的特殊性，从而提升了模型的性能。
    • 反方观点：有评论者质疑这种专门训练的数据是否真的提升了模型的泛化能力。

  3. 💡 当前最先进的模型（如Claude、GPT、Gemini）可能缺乏模拟时钟数据。

    • 解释：讨论中提到，这些模型在处理模拟时钟图片时表现不佳，可能是因为它们在训练时缺乏相关的数据集。

  4. 💡 模拟时钟数据的收集非常具有挑战性，且在互联网上缺乏相关标注数据。

    • 解释：这一观点强调了Molmo模型在数据收集方面的独特性和挑战性，以及其在处理模拟时钟任务时的优势。

  5. 💡 通过大规模渲染合成时钟数据，模型在读取时钟时间方面表现出色。

    • 解释：这一观点展示了Molmo模型在数据生成和处理方面的创新方法，以及其在实际应用中的有效性。

金句与有趣评论

  1. “😂 AnticitizenPrime：So, I had a look at their paper and they explicitly mention analog clock data :)”

    • 亮点：评论者通过查阅论文，确认了Molmo模型在训练时确实考虑了模拟时钟数据，这一发现为讨论提供了有力的支持。

  2. “🤔 Emergency_Talk6327：This is a dataset we collected :0 Surprisingly very non-trivial to collect well!”

    • 亮点：评论者分享了数据收集的困难，强调了Molmo模型在数据处理方面的独特性和挑战性。

  3. “👀 AnticitizenPrime：I even tried to ’trick’ it by setting one watch an hour behind and asked it for the time on all three watches, it got it right!”

    • 亮点：评论者通过实验验证了Molmo模型的能力，尽管设置了“陷阱”，模型仍然正确识别了时间。

  4. “🤔 dodiyeztr：it’s not just training data, it is also the embedding model that is being used to train the tokenizer”

    • 亮点：评论者强调了嵌入模型在Molmo模型训练中的关键作用，这一观点为讨论提供了新的视角。

  5. “👀 FrermitTheKog：I’m pretty sure the photo of the watch shows 5:50, not 10:30 since the small hand is just behind the 6 and the big hand is on 50 minutes.”

    • 亮点：评论者通过详细分析图片，指出了Molmo模型在识别腕表时间时的错误，这一发现引发了进一步的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向于技术性和中立，参与者们主要关注模型的性能和数据处理方法。尽管有部分评论者对Molmo模型的能力表示质疑，但大多数讨论仍然集中在模型的实际表现和潜在影响上。主要分歧点在于模型的泛化能力和训练数据的特殊性，部分评论者认为Molmo模型的表现并不值得特别称赞，因为它在训练时已经专门针对模拟时钟任务进行了优化。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于模型泛化能力和训练数据多样性的讨论，特别是在处理特定任务时，如何平衡专门训练和泛化能力之间的关系。
  • 潜在影响：Molmo模型的成功可能会引发更多关于视觉模型在特定任务上的应用研究，特别是在需要高精度识别的任务中，如模拟时钟读取。此外，这一讨论也可能推动更多关于模型训练数据和方法的创新研究。

详细内容：

《关于模型读取模拟时钟的热门讨论》

近日，Reddit 上有一个关于模型读取模拟时钟的帖子引发了热烈关注。该帖子展示了一组模拟时钟的图片，并对其进行了详细描述，获得了众多点赞和大量评论。帖子中提到，Molmo 是第一个被发现能读取模拟时钟的视觉模型，而 Claude、GPT 和 Gemini 似乎在这方面表现不佳。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出看过 Molmo 的相关论文，其中明确提到了模拟时钟数据。还有人认为其实 Gemini 也具备读取模拟时钟的能力，只是可能由于下游训练任务的影响导致性能被覆盖。有人分享说收集模拟时钟的数据集并非易事，而这个模型能通过大规模渲染合成时钟实现良好性能，这非常厉害，并且通过研究时钟还能探讨模型的泛化能力。 有人好奇这个能读取时钟的模型是否在读取图表等方面表现更好，但尝试对其他大模型进行“教学”却未成功，并且怀疑大模型不是不会做，而是无法分辨指针指向。也有人提出或许之前的模型在视觉部分和文本部分存在沟通差距。

在讨论中，有人认为不仅仅是训练数据的问题，嵌入模型用于训练标记器也很关键。还有人提到 qwen2-vl-72b-instruct 也能做到，而 Llama-3.2-90B-Vision 则失败了，令人失望。

对于模型在读取模拟时钟任务上的表现，有人认为如果 20%的训练数据都专注于该任务，成功也不算稀奇。

总之，关于模型读取模拟时钟的能力，Reddit 上的讨论热烈且观点多样，反映了大家对于模型性能和训练方式的深入思考。