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Nvidia刚刚发布了其多模态模型NVLM 72B。

讨论总结

本次讨论围绕Nvidia发布的NVLM 72B多模态模型展开，主要涉及以下几个方面：

  1. 技术细节：讨论了NVLM 72B模型的架构、多模态训练对文本性能的提升，以及模型运行的硬件需求。
  2. 商业策略：分析了Nvidia通过高利润芯片销售和模型训练形成的商业模式，以及其市场策略。
  3. 项目维护：探讨了llama.cpp项目面临的贡献者短缺问题及其对项目未来的影响。
  4. 硬件兼容与模型格式：比较了Hugging Face和GGUF模型格式的优劣，以及它们在不同技术环境中的应用。
  5. AI发展与人才流动：幽默地设想了Nvidia挖走前OpenAI员工并推出NGPT模型的情景，反映了对其在AI领域潜力的乐观预期。

主要观点

  1. 👍 Nvidia商业策略
    • 支持理由：通过高利润芯片销售和模型训练形成闭环，商业模式高效。
    • 反对声音：有人质疑利润率计算方式，认为超过100%的利润率不合理。
  2. 🔥 NVLM 72B技术优势
    • 正方观点：多模态训练后文本性能超过基础LLM模型，技术突破显著。
    • 反方观点：其他模型如Llama 3.2未出现类似性能提升，可能与基础模型选择有关。
  3. 💡 项目维护问题
    • Chelono认为llama.cpp急需新贡献者，否则难以维持。
    • ggerganov提出多模态支持是吸引新人才的好机会。
  4. 🛠 模型格式选择
    • 大公司倾向使用HF格式，因其兼容性和普及度高。
    • GGUF格式在某些方面不够灵活，如不支持多模态输入。
  5. 🤔 硬件需求
    • 询问NVLM 72B是否需要40GB显存，关注模型实际应用条件。

金句与有趣评论

  1. “😂 "You gotta admire Nvidia’s approach here. Gigacaps are paying billions at 90% margins for chips from Nvidia to train models for Nvidia to finetune. Incredible." —— qeternity”
    • 亮点：幽默地揭示了Nvidia的高利润商业模式。
  2. “🤔 "His calc is profit / price. Your calc is price / cost. Anybody know what’s the usual way to calc margin?" —— Yes_but_I_think”
    • 亮点：引发对利润率计算方法的深入讨论。
  3. “👀 "If no new contributors show up for this llama.cpp won’t be maintainable anymore." —— Chelono”
    • 亮点：直指项目维护的紧迫性问题。
  4. “😲 "Imagine Nvidia poaches all ex-OpenAI people and launch their NGPT setting aside 50% of HW production to it lol" —— trialgreenseven”
    • 亮点：幽默讽刺地设想Nvidia的未来战略。
  5. “🤨 "Incredible! How can one run this model?" —— ApprehensiveDuck2382”
    • 亮点：表达了对新技术的好奇心。

情感分析

总体情感倾向积极，用户对Nvidia的新模型表现出浓厚的兴趣和惊叹。主要分歧点在于利润率计算方法、项目维护问题及模型格式选择。讨论中既有对技术细节的深入探讨，也有对商业策略的赞赏和质疑。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态训练对模型性能的提升及其应用前景。
  • 潜在影响：Nvidia的商业模式和技術创新可能进一步巩固其在AI领域的领导地位，同时项目维护和人才流动问题可能成为未来关注的焦点。

详细内容：

标题：Nvidia 推出 Multimodal 模型 NVLM 72B 引发 Reddit 热议

Nvidia 刚推出了其 Multimodal 模型 NVLM 72B，这一消息在 Reddit 上引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。讨论主要围绕模型的架构、性能、利润计算方式、与其他模型的比较以及模型的应用等方面展开。

在讨论中，有人指出从配置文件看，该模型构建在 Qwen 2 72B 之上。还有人称赞 Nvidia 的做法，认为其芯片利润极高。关于利润计算方式，各方观点不一。有人提到通常使用净利润除以收入来计算净利润率，也有人对不同的计算方式进行了探讨。

有用户认为 NVLM 1.0 在多模态训练后，文本性能优于其 LLM 骨干。有人好奇模型的潜在空间如何识别不同模态中的常见时间维度，还有人认为模型需要在真实世界的数据中进行训练。

对于模型格式，有人认为大公司选择 HF 而非 GGUF 是因为 HF 基于 pytorch，使用更广泛，且更容易转换。但也有人认为 pytorch 并非完美无缺。

有人好奇如何运行该模型，还有人询问运行该模型是否需要 40GB 显存。

这场讨论充分展示了大家对 Nvidia 新模型的浓厚兴趣和深入思考，也反映出了在技术领域不断探索和争论的活跃氛围。但对于模型的一些关键问题，如最佳的训练方式和实际应用效果，目前尚未达成明确的共识。