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讨论总结

这个讨论围绕英伟达发布的Mistral - NeMo - Minitron 8B Instruct展开。主要话题涉及模型与其他模型的比较、性能分析、模型特性（如上下文长度、令牌类型）等。评论者们有疑问、比较、分享信息等多种态度，整体氛围比较积极活跃，大家从不同角度对这个新模型进行了探讨。

主要观点

  1. 👍 对英伟达模型比较对象提出疑问，质疑为何与Gemma - 7B比较而不是Gemma2 - 9B
    • 支持理由：没有给出具体支持理由，但从逻辑上对英伟达的比较对象选择存疑。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemma2 - 9B在8B到12B类别中除函数调用方面表现出色
    • 正方观点：通过与其他模型对比得出此结论。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Mistral - NeMo - Minitron 8B Instruct的上下文长度受到关注并被认为8k相对落后
    • 正方观点：原始Nemo模型在长上下文长度方面虽不完美但超过50k个tokens时仍保持连贯，相比之下8k显得落后。
    • 反方观点：无。
  4. 🤔 Mistral - NeMo - Minitron 8B Instruct中的不是训练令牌而是蒸馏令牌
    • 正方观点：详细解释预训练和蒸馏学习下一个令牌分布的不同方式以说明。
    • 反方观点：无。
  5. 😎 Mistral - NeMo - Minitron 8B基础模型已推出2个月，指令模型已推出约1周
    • 支持理由：直接给出模型推出的时间信息。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 so why comparing to gemma - 7b and not to gemma2 - 9b?”
    • 亮点：直接针对英伟达的模型比较对象提出疑问，引发讨论。
  2. “🤔 Gemma2 - 9B, it kicks the llama’s ass.”
    • 亮点：用比较诙谐的方式表达Gemma2 - 9B的性能优秀。
  3. “👀 8k context at this age is just so — a few months backward?!”
    • 亮点：形象地表达出8k上下文长度在当下的落后感。
  4. “😉 Those are not training tokens - they are distillation tokens.”
    • 亮点：对模型中的令牌类型进行解惑。
  5. “😄 Christmas came early”
    • 亮点：用一种形象的说法表达对产品发布的惊喜之感。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对新模型的发布表示期待或者积极探讨其性能等方面。主要分歧点在于对模型一些特性（如上下文长度）的看法不同，可能的原因是评论者们使用模型的场景和需求不同，导致对模型特性的重视程度和评价标准不一样。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型中的蒸馏令牌和预训练令牌的进一步探讨可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些关于模型技术细节的讨论深入，可能会影响英伟达或者其他相关公司在模型改进方面的决策，对人工智能模型开发领域产生潜在影响。

详细内容：

标题：Nvidia 发布 Mistral-NeMo-Minitron 8B Instruct 在 Reddit 上引发热议

在 Reddit 上，有关 Nvidia 发布 Mistral-NeMo-Minitron 8B Instruct 的帖子引起了众多关注，收获了大量的点赞和评论。原帖主要介绍了这一模型，并提供了相关链接https://developer.nvidia.com/blog/mistral-nemo-minitron-8b-foundation-model-delivers-unparalleled-accuracy ，引发了大家对于该模型与其他同类模型的比较、性能特点以及应用前景等方面的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提出为何要将其与 Gemma-7B 比较而非 Gemma2-9B。还有人认为 Gemma2-9B 表现出色，在 8B 到 12B 类别中除了函数调用外，其他方面都占据优势。有人指出 Gemini Flash 8B 与旧版 Gemini Flash 性能相近，人工分析其约为 MMLU 75。也有人关心该模型 8192 tokens 的上下文长度是否与初代相同，还有人表示会坚持使用原有的 Nemo 模型。

关于训练 tokens 的问题，有人询问拥有比 llama 或 Gemma 显著更少的训练 tokens 会有何影响。有人详细解释道，那些并非训练 tokens 而是蒸馏 tokens，预训练信号比蒸馏信号弱很多，并通过一系列示例进行了说明。

有人提到该模型的基础模型已存在 2 个月，指导模型约 1 周，并提供了相关模型的链接，为了解项目提供了新的视角。

有人好奇这是否意味着性能提升，适用于性能较弱的机器。还有人表示比起 Llama 3.xx 系列，更喜欢 Mistral 系列模型，认为其在创意任务中表现更优。

总之，大家对于 Nvidia 新发布的这一模型各抒己见，既有对其性能的期待，也有与其他模型的比较和思考。