原贴链接

说实话，我觉得我再也跟不上技术的发展了，无法逐一测试每个新模型。而且，每个新模型还有需要测试的微调版本。这就是我想知道大家目前在使用什么模型的原因。另外，使用特定参数数量的原因是什么。我在寻找以下用途的模型：代码生成、代码补全、文本分类（类似于BERT）、图像标注/标签、文本转语音和语音转文本。

讨论总结

本次讨论主要围绕新发布的AI模型及其使用体验展开。用户InkGhost对Qwen 2.5 32b和llama 3.2 3b两款模型表示赞赏，认为它们在各自的应用场景中表现出色。特别是Qwen 2.5 32b替代了Gemma 2 27b，并且在国际象棋游戏中提供了有用的注释。llama 3.2 3b则因其小尺寸和高性能而受到称赞。然而，由于地理位置限制，InkGhost无法访问vision enabled llama模型，这引发了对VPN使用的讨论。此外，评论中还涉及了对中国AI模型社区的看法，认为虽然有一些优秀的开源模型，但整体社区活跃度和客观评价仍有待提高。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 32b 在性能上优于 Gemma 2 27b，并能提供有用的国际象棋游戏注释。
    • 支持理由：InkGhost表示对Qwen 2.5 32b的性能印象深刻，特别是在国际象棋游戏中的应用。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 llama 3.2 3b 因其小尺寸和高性能而受到好评。
    • 正方观点：InkGhost认为llama 3.2 3b在性能和速度上表现出色，尤其适合小尺寸应用。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 由于地理位置限制，InkGhost 无法访问 vision enabled llama 模型。
    • 解释：讨论中提到了地理位置限制对模型访问的影响，并引发了关于VPN使用的讨论。
  4. 🌍 讨论了 VPN 在不同国家（如中国和欧盟）的使用情况。
    • 解释：评论中提到了VPN在不同国家和地区的使用情况，特别是中国和欧盟。
  5. 🇨🇳 对中国 AI 模型社区的看法，认为虽然有一些优秀的开源模型，但整体社区活跃度和客观评价仍有待提高。
    • 解释：SolidDiscipline5625提到中国AI模型社区虽然有一些优秀的开源模型，但整体社区活跃度和客观评价仍有待提高。

金句与有趣评论

  1. “😂 InkGhost：I am really impressed with qwen 2.5 32b.”
    • 亮点：直接表达了对Qwen 2.5 32b性能的赞赏。
  2. “🤔 InkGhost：What is even more exciting is llama 3.2 3b as it performs really well for its size and is fast.”
    • 亮点：强调了llama 3.2 3b的小尺寸和高性能。
  3. “👀 SolidDiscipline5625：Yessir, but the community is just nowhere near as robust and active.”
    • 亮点：指出了中国AI模型社区的现状，认为社区活跃度有待提高。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，主要集中在对新模型的性能评价和使用体验上。然而，地理位置限制和社区活跃度的问题引发了一定的讨论和关注。主要分歧点在于对中国AI模型社区的评价，部分用户认为社区活跃度和客观评价仍有待提高。

趋势与预测

  • 新兴话题：多语言支持的AI模型可能会成为未来的讨论热点。
  • 潜在影响：随着AI模型的不断发展，地理位置限制和社区活跃度的问题可能会引发更多的关注和讨论，推动相关政策的调整和社区建设的加强。

详细内容：

标题：在众多新模型发布后，如何选择适合自己的？

在 Reddit 上，有一个引发广泛关注的帖子，标题为“After the release of so many new models, what exactly am I using?”，目前已获得了众多点赞和大量评论。帖子的作者表示自己跟不上科技的发展，无法逐一测试每个新模型，而且每个新模型都有需要测试的微调参数，并希望了解大家目前正在使用的模型以及选择某种参数数量的原因。作者想要寻找适用于代码生成、代码完成、类似于 BERT 的文本分类、图像说明/标记、文本转语音和语音转文本等任务的模型。

在众多评论中，主要观点如下： 有人认为在代码完成方面，qwen 2.5 coder 表现出色。有人质疑它能否与 cursor tab（之前的 copilot++）相匹配。有人解释 cursor 只是一个使用付费 LLMs 的 VS Code 扩展。有人指出 cursor tab 是他们的自动完成模型，并且可以无限使用。还有人提到从 codestal 到 Deepseek、Codegee、llama 3.1 再到现在的 code Qwen 2.5 7B，随着时间推移，在本地 M Apple 机器上的准确性和每秒生成的令牌数有所提高。 对于实时语音风格转换，有人推荐 RVC 和 sovits - svc，称其可以将声音变得可爱，并且对唱歌声音也有效，并提供了相关链接：https://github.com/voicepaw/so - vits - svc - fork 。 有人对 qwen 2.5 32b 印象深刻，认为它取代了 Gemma 2 27b 用于更大模型，而且 llama 3.2 3b 表现好且速度快。有人表示在中国需要通过 VPN 访问这些网站，因为这些网站无法正常工作。也有人称 qwen 来自中国公司且开源，支持 29 种语言。 有人认为 Qwen2.5 在当前表现卓越，也有人认为它在更复杂任务上无法与 Mistral Large 2 竞争，但在某些方面比 Llama 70B 好。 有人提出对于不同任务可以选择不同的模型，如对于图像的半真实注释可以选择 LLAMA 3.2 90B ，对于简单代码问题和了解 LLMs 工作原理可以选择 LLAMA 3.1 70B 等。

讨论中的共识在于大家都在积极探讨不同模型在各种任务中的表现和适用性。特别有见地的观点是需要根据具体问题和需求来选择最符合正确答案的模型，因为每个模型都有其优缺点。

总之，在众多新模型不断涌现的情况下，如何选择适合自己需求的模型成为了大家共同关注和热烈讨论的焦点。