原贴链接

无具体帖子内容，仅提供了一个网址：https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria

讨论总结

该讨论围绕ARIA开放多模态原生混合专家模型展开。大家提到了模型的各种参数、性能表现，如在部分基准测试中的竞争力、在一些任务上优于其他模型等。同时也有对模型是否存在问题的探究，还有关于模型术语“多模态”合理性的争议，以及对相关公司信息的疑惑，此外还涉及模型运行相关的硬件配置、格式等问题。总体氛围积极且富有探索性。

主要观点

  1. 👍 ARIA模型多模态混合专家有3.9B活跃参数、25.3B总参数且在部分基准测试中比GPT4o和Gemini Flash更有竞争力
    • 支持理由：评论中直接给出了相关参数和在基准测试中的表现情况。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 ARIA模型值得尝试，比Qwen72、llama和gpt4o的结果更好且运行速度快
    • 正方观点：多位评论者通过自己的使用体验证明该模型效果好速度快。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 寻找Aria模型的问题但未发现常见问题，模型以Apache 2.0发布且有vllm和lora微调脚本，对批量视觉理解任务性价比高
    • 支持理由：评论者进行了查找并给出了肯定的结论。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 质疑模型是否未以qwen为基础LLM，对模型是否自己训练MOE表示疑问
    • 支持理由：出于对模型构建的好奇而提出疑问。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 认为“多模态”表述无意义，不如直接表明是视觉模型
    • 支持理由：觉得多模态说法过于宽泛，视觉模型更直观。
    • 反方观点：有评论者指出多模态大语言模型（MLLM）是行业术语。

金句与有趣评论

  1. “😂 CheatCodesOfLife : This is really worth trying IMO, I’m getting better results than Qwen72, llama and gpt4o!”
    • 亮点：直观地表达了该模型值得尝试且性能较好。
  2. “🤔 mpasila: Would be cool if they outright just said that it was a vision model instead of "multimodal" which means nothing.”
    • 亮点：对模型表述提出了不同看法。
  3. “👀 a_slay_nub：Who the hell is this company? I can find like nothing on them.”
    • 亮点：表达出对相关公司信息稀缺的疑惑。
  4. “😎 kremmlinhelpdesk：Ugh, what is it with demonic beings and coming up with novel ways to corrupt and terrorize the populace. Now they’re uploading cursed models to HF.”
    • 亮点：以幽默的方式调侃未知公司。
  5. “💡 LiquidGunay: How good is it at document understanding tasks? Llama and Molmo are not as good as pixtral and qwen at those kind of tasks.”
    • 亮点：将ARIA模型与其他模型在文档理解任务上进行比较。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对ARIA模型的性能表示认可或对其充满期待。主要分歧点在于对“多模态”这一术语的看法以及对模型基础和训练的疑问。积极的原因是模型在各项测试和任务中的良好表现，分歧则是由于不同的技术观点和对模型深入探究的需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于代码是否应被视为独立模态可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型性能如评论中表现的这么好，可能会对多模态模型相关领域产生推动作用，促使更多人关注和研究类似的模型架构。

详细内容：

标题：关于 ARIA 模型的热门讨论

最近，Reddit 上一个关于“ARIA : An Open Multimodal Native Mixture-of-Experts Model”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关链接（https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria），并介绍了 ARIA 模型的诸多特点，获得了大量的点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示被“比 Qwen 更出色”这点吸引，认为这是一个更好的选择，因为之前尝试运行某些模型的过程非常麻烦。 有人指出模型存在的问题，比如基础模型尚未发布。 也有人关心其运行环境和硬件要求，比如有人测试了在不同数量的 3090 显卡上的运行情况。 对于模型的性能，有人称在从文档中获取重要细节、解读图表、总结漫画等任务中取得了很好的效果，甚至在医疗文档的 VQA 任务中表现出色。

关于模型的一些技术细节和术语定义也引发了热烈讨论。有人认为“多模态（multimodal）”这个术语不够明确，容易产生误导，不如直接说明模型的具体功能。有人则认为像代码和数学这样的内容应被视为独立的模态，还有人就诗歌是否能算作一种独特的语言模式进行了探讨。

总的来说，关于 ARIA 模型的讨论十分丰富多样，既有对其性能和优势的称赞，也有对其存在问题和术语定义的思考和质疑。但无论如何，这个模型的出现无疑为相关领域带来了新的活力和探索方向。