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有人进行过测试吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕Llama 3.2 Vision和Llava 1.6的性能比较展开，涉及多个模型的分数对比和实际应用探讨。讨论内容包括不同版本的Llama和Llava模型的性能数据，如何在不使用Ollama生态系统的情况下运行模型，以及Llama 3.2 Vision的前后端使用情况和微调能力。此外，讨论还涉及了使用摄像头监控车库、无人机进行动物识别等具体应用场景，以及使用更简单的对象检测模型（如Frigate）的优势。总体氛围较为技术性，讨论了模型的性能、运行方式和实际应用。

主要观点

  1. 👍 Llama和Llava模型的性能比较
    • 支持理由：提供了多个模型的分数数据，帮助读者了解不同版本之间的性能差异。
    • 反对声音：无明显反对声音，数据较为客观。
  2. 🔥 在不使用Ollama生态系统的情况下运行模型
    • 正方观点：讨论了如何直接通过transformers库运行视觉模型或翻译模型。
    • 反方观点：无明显反方观点，讨论较为技术性。
  3. 💡 Llama 3.2 Vision的前后端使用情况及微调能力
    • 解释：讨论了Llama 3.2 Vision是否可以被微调以监控实时视频流并识别物体。
  4. 💡 使用摄像头监控车库并发出警报的具体应用场景
    • 解释：提出了一个具体的应用场景，即使用摄像头监控车库，并在夜间检测到有人试图打开车库门时发出警报。
  5. 💡 使用更简单的对象检测模型（如Frigate）进行实时监控的优势
    • 解释：讨论了使用更简单的对象检测模型进行实时监控的优势。

金句与有趣评论

  1. “😂 Llava 34b: 51.1”
    • 亮点：简洁明了地展示了Llava 34b的性能分数。
  2. “🤔 How do you guys run vision models, or translation models… That are not part of ollama ecosystem, just using transformers library directly ?”
    • 亮点：提出了一个技术性的问题，引发了后续的技术讨论。
  3. “👀 And can it be easily fine tuned to monitor a live video feed and identify things?”
    • 亮点：提出了一个具体的应用问题，引发了关于模型微调能力的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术性的讨论和数据分析上。主要分歧点在于不同模型的性能比较和实际应用场景的选择。可能的原因是参与者多为技术爱好者，对模型的性能和应用有较高的关注度。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型微调能力和实际应用场景的探讨可能会引发更多后续讨论。
  • 潜在影响：对模型性能和应用的深入讨论可能会影响相关领域的技术发展和应用实践。

详细内容：

标题：Llama 3.2 视觉与 Llava 1.6 孰优孰劣引发热议

近日，Reddit 上出现了一个关于“Llama 3.2 视觉与 Llava 1.6 比较”的热门讨论帖，引起了众多网友的关注。该帖提出了是否有人进行过相关测试的疑问，获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的得分表现以及实际应用场景。有人分享了不同模型的得分数据，如 Llava 7b 为 35.8，Llava 13b 为 36.2，Llava 34b 为 51.1，Llama 11b 为 41.7 - 50.7，Llama 90b 为 49.3 - 60.3，4o mini 为 59.4 。还有用户提到 Qwen2 - VL - 7B 显然得分为 54.1 。

对于得分呈现为范围的情况，有人提出了疑问。关于如何运行视觉模型或翻译模型，也有用户展开了讨论。有人询问 3.2 视觉的前端/后端是什么，以及它是否能轻松微调以监控实时视频馈送并识别物体。比如，当摄像头指向车库，夜间有人试图打开时能否发出警报。

有用户指出，对于这种需求，有更简单的对象检测模型，速度更快且能每秒处理多帧，并提供了 Frigate 的开源集成解决方案链接https://frigate.video/ 。

关于应用场景，有人认为视觉转换器不仅能检测物体还能理解正在发生的事情，而简单的对象检测模型只能告知物体是什么及位置。Frigate 可用于动物识别，但需要训练模型，比如在 3070 级 GPU 上训练一天。对于将 Frigate 集成到用于动物识别（主要是驼鹿和熊）的无人机上的问题，有用户表示具有挑战性，需要对相似距离和角度的图像进行标注，还可能需要一些额外技巧，如对象跟踪以检测移动、自动和动态控制无人机相机变焦、结合更高级的模型等。

在这场讨论中，大家对于不同模型的性能和应用各抒己见，有共识也有争议。共识在于都认识到不同模型的特点和适用范围，争议点则在于如何更好地将这些模型应用到实际场景中，以及所需的技术难度和资源投入。一些独特且有见地的观点，如对模型训练和应用技巧的详细阐述，丰富了讨论的深度和广度。

总之，这场关于 Llama 3.2 视觉与 Llava 1.6 的讨论，为相关领域的爱好者和从业者提供了宝贵的思路和参考。但要将这些技术真正应用到实际中，还需要不断的探索和努力。