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英伟达刚刚发布了一款全新的AI模型，这款模型不仅开源，而且规模巨大，准备与GPT-4一较高下。详情请见：https://venturebeat.com/ai/nvidia-just-dropped-a-bombshell-its-new-ai-model-is-open-massive-and-ready-to-rival-gpt-4/

讨论总结

Reddit 用户对 Nvidia 新发布的 AI 模型进行了多方面的讨论。主要议题包括模型的技术基础（基于 qwen 2.5 的扩展）、性能评估（MMLU 基准测试）、使用许可（非商业用途限制）以及宣传的真实性（夸大其词的质疑）。讨论中，用户对模型的实际性能和宣传言辞表示怀疑，同时也探讨了评估标准的有效性、硬件要求等技术细节。整体氛围充满质疑和探讨，显示出较高的讨论热度。

主要观点

  1. 👍 Nvidia 新 AI 模型基于 qwen 2.5
    • 支持理由：多位用户指出该模型并非全新，而是基于现有技术的扩展。
    • 反对声音：部分用户对模型的实际创新性表示怀疑。
  2. 🔥 文章存在误导性
    • 正方观点：用户认为文章夸大其词，误导读者。
    • 反方观点：少数用户认为文章虽有夸张，但技术本身仍值得关注。
  3. 💡 商业使用限制
    • 支持理由：用户指出 Nvidia 近期发布的模型均未开放商业使用。
    • 反对声音：部分用户对许可协议的表述不清表示不满。
  4. 📊 MMLU 基准测试的局限性
    • 支持理由：用户认为 MMLU 分数不能完全反映模型的通用智能。
    • 反对声音：部分用户认为 MMLU 仍是一个有参考价值的指标。
  5. 🖥️ 硬件要求高
    • 支持理由：用户对高性能硬件（如 A100 显卡）的需求表示担忧。
    • 反对声音：少数用户认为高性能硬件是必要条件。

金句与有趣评论

  1. “😂 This is just vision stapled on top of qwen 2.5 btw before anyone gets too excited by this misleading article.”
    • 亮点：直接指出模型的本质，批评文章的误导性。
  2. “🤔 None of these models Nvidia has been releasing lately are available for commercial use either so don’t expect to see them hosted anywhere or use them for work.”
    • 亮点：明确指出 Nvidia 模型的商业使用限制。
  3. “👀 Not even 2.5 if I read their paper correctly it’s qwen2… so just imagine it getting even better still when nvidia reruns their GitHub.”
    • 亮点：对模型版本进行深入分析，期待进一步改进。
  4. “📈 I hate running my extrapolations according to benchmarks, but there does seem to be a plausible correlation between higher MMLU scores and better general intelligence overall.”
    • 亮点：对 MMLU 基准测试的实用性和局限性进行探讨。
  5. “🔧 When will GGUF be available? Not all of us have two 80GB A100 at home…”
    • 亮点：表达对硬件要求的担忧，反映普通用户的实际情况。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向质疑和批判。主要分歧点在于模型的技术创新性、文章的误导性、评估标准的有效性和硬件要求的高门槛。用户对 Nvidia 的宣传言辞和文章质量表示不满，同时对模型的实际性能和商业使用限制持有保留态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：GGUF 格式的讨论和硬件要求的关注可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：对 AI 模型评估标准的反思和硬件配置的讨论可能推动相关技术和政策的改进。

详细内容：

标题：Nvidia 新 AI 模型引发的激烈讨论

Nvidia 推出了新的 AI 模型，相关帖子https://venturebeat.com/ai/nvidia-just-dropped-a-bombshell-its-new-ai-model-is-open-massive-and-ready-to-rival-gpt-4/引发了众多讨论，获得了大量的关注和众多评论。该帖子主要围绕着 Nvidia 新模型与其他模型的比较、性能表现、可用性以及基准测试等方面展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这不过是在 Qwen 2.5 基础上的改进，在大家兴奋之前别被误导。还有用户指出 Nvidia 近期发布的模型都不能用于商业用途。有人提到如果正确阅读相关论文，该模型甚至达不到 2.5 版本。有人好奇它在某些方面是否比 Qwen2-VL 更好，但没马上找到比较结果。也有人表示在编码和数学方面表现较好，但多模态方面还不行。

关于模型在 MMLU 上的表现，有人觉得在一定程度上与模型大小呈正相关，闭源模型因预算高往往有更多活跃参数，所以得分较高。但也有人认为旧的 MMLU 有很多错误和模糊之处，并非完美的基准测试。有人指出常见的基准测试都存在一定问题，针对具体用例的测试应主导选择决策，最终还是需要人类评估。

在与其他模型的比较上，有人认为 GPT-4 早就被超越，有人则觉得 OpenAI 的 4o 是微小改进，还有人认为 Claude-3.5-Sonnet 超越了 GPT-4，认为其在代码、低中资源语言和创意写作方面表现出色。

总的来说，对于 Nvidia 新 AI 模型的评价和比较充满了争议，不同用户从多个角度进行了分析和讨论，也展现出对于模型性能评估标准的不同看法。但最终大家都希望模型能真正满足实际需求，而不仅仅是在某些测试中表现出色。