原贴链接

https://ai.meta.com/ 和 https://www.llama.com/

新的 LLM 模型 1B 和 3B。多模态 VLMs 11B 和 90B。

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https://www.llama.com/ 1B, 3B, 11B 和 90B 参数。

来自浏览器缓存的基准测试：

https://preview.redd.it/08tsiberozqd1.png?width=2362&format=png&auto=webp&s=d0e16786cbe9816a7a26375de846c481338771eb

我会实时更新大家 - 我在这里推特上提到了它：https://x.com/danielhanchen/status/1838987356810199153

讨论总结

本次讨论主要围绕Meta公司发布的Llama 3.2模型的发布及其性能表现展开。讨论内容涵盖了模型的多模态任务能力、性能对比、硬件需求、欧盟限制等多个方面。用户对新模型的发布表现出极大的兴趣和期待，同时也关注模型的实际性能和应用场景。讨论中既有对模型性能的详细分析，也有对技术细节和法规限制的探讨，整体氛围积极但存在一些争议。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.2模型的发布引起广泛关注

    • 支持理由：新模型的发布带来了技术上的进步和应用场景的扩展。
    • 反对声音：部分用户对模型的硬件需求和性能表现表示担忧。

  2. 🔥 多模态任务中的性能表现

    • 正方观点：Llama 3.2在多模态任务中表现优异，特别是在图像处理和信息提取方面。
    • 反方观点：有用户认为模型在某些任务上的表现不如其他竞争对手。

  3. 💡 硬件需求和成本问题

    • 解释：运行大型模型需要大量的RAM，成本较高，部分用户对此表示不满。

  4. 💡 欧盟限制和AI法规

    • 解释：欧盟对Llama 3.2模型的下载进行了限制，引发了对AI法规的讨论。

  5. 💡 模型大小和创新性

    • 解释：部分用户认为1B和3B模型具有革命性，而11B和90B模型则没有那么显著的突破。

金句与有趣评论

  1. “😂 LLAMA Models: 1B IS THE NEW 8B”

    • 亮点：幽默地表达了小模型的高性能。

  2. “🤔 Training smaller models is a very different beast given they demonstrate angular profiles, especially at 1B scale.”

    • 亮点：深入探讨了小模型训练的挑战。

  3. “👀 90B punches around QWEN 2 VL 72 on MMMU.”

    • 亮点：直观展示了90B模型在MMMU任务上的优势。

  4. “🤔 Is it better than qwen 2.5 on benchmark?”

    • 亮点：直接表达了用户对性能对比的好奇心。

  5. “😂 Oh no Bartowski is on vacation this week”

    • 亮点：幽默地调侃了某人的缺席。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对新模型的发布表现出极大的兴趣和期待。然而，也存在一些争议点，如硬件需求、欧盟限制和模型性能对比。部分用户对模型的性能和可用性表示担忧，但整体上，讨论氛围偏向于技术探索和期待新技术的应用。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态任务中的模型性能对比和应用场景。
  • 潜在影响：Llama 3.2模型的发布可能会引发更多关于AI模型性能和应用的讨论，尤其是在多模态任务和硬件需求方面。此外，欧盟限制和AI法规的讨论也可能引发更多关于技术伦理和法规的探讨。

详细内容：

标题：Llama 3.2 Multimodal 在 Reddit 上引发热烈讨论

近日，关于 Llama 3.2 Multimodal 的话题在 Reddit 上引起了广泛关注。原帖提供了相关的链接，如https://ai.meta.com/和https://www.llama.com/，包含了该模型的详细信息及性能数据。此帖获得了众多用户的参与，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在模型的性能、特点以及应用场景等方面。有人表示“它似乎是真的，可能比我们想象的更快推出。这是我关注了一年多的一个在 Meta 工作的人的推特”。还有用户分享了关于模型训练的详细过程，如“Pre-training ✂️💡 我们从 8B 兄弟模型中修剪模型，并使用 8B 和 70B 模型的对数作为令牌级目标（令牌级蒸馏）。然后，我们使用知识蒸馏来恢复性能”。

对于模型的性能，有人认为“90B 在 MMMU 上的表现超过 QWEN 2 VL 72，11B 的尺寸表现不错”，但也有人觉得“基准测试看起来不如 qwen2-vl”。在应用方面，有人好奇“使用我们的 11B 或 90B 模型进行图像用例，例如将现有图像转换为新的东西或从周围环境的图像中获取更多信息”。

同时，也存在一些争议点。比如有人抱怨“逐渐减小小型模型的尺寸（13，然后 12，现在 11B），消除约 30B 模型，并增加上层模型的尺寸，这真的令人沮丧。感觉他们不想让普通人拥有一个质量不错、可运行的模型”。

总体而言，Reddit 上关于 Llama 3.2 Multimodal 的讨论丰富多样，既有对其性能的期待和肯定，也有对其发展方向的担忧和质疑。这反映了大家对人工智能技术发展的高度关注和深入思考。