原贴链接

基本上想知道是否有升级的必要，因为我有florence/joy用于图像到文本的字幕，可以整合到我现有的工作流程中，为3.1提供视觉功能而且不受审查。另外，语音功能如何，它如何比现有的TTS更好？它听起来像GPT - 4o那样真实吗？它不必像4o高级语音那么好，简单的语音就足够了，因为它听起来不机械。如果我错了请纠正我，但3.2似乎是一个为了多模态能力而牺牲智能的噱头。我将假设90b的多模态模型比70b的纯文本模型要弱。

讨论总结

该讨论围绕Llama 3.2和3.1在文本推理方面的比较展开。大家对3.2是否比3.1更好存在诸多疑问，包括模型关系是否只是增加参数、是否带有视觉功能、语音功能如何等。同时也探讨了两者在文本性能、审查机制、实际使用体验等方面的差异，不同的人根据自己的经验或理论分析提出了各种观点，有支持3.2比3.1好的，也有否定的。

主要观点

  1. 👍 3.2 3B是同尺寸下最佳LLM
    • 支持理由：在与RAG数据协同工作时表现出色，适合边缘人工智能，在一些测试中表现令人印象深刻。
    • 反对声音：在特定操作下，70b 3.1 + florence + tts + rvc可能更优越。
  2. 🔥 3.2版本审查严格，无理由拒绝情况较多，3.1没有此类问题
    • 正方观点：有测试表明3.2在Chatbot Arena测试中相比3.1拒绝情况更多。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Llama - 3.2纯文本性能和Llama - 3.1相同
    • 解释：官方多处提及此情况，可作为3.1的直接替代品用于纯文本任务。
  4. 💡 3.2和3.1版仅文本模型对简单问题的回答大多相同
    • 解释：通过向两者询问简单问题得出结果。
  5. 💡 3.2 11b纯文本部分困惑度略低于3.1
    • 解释：从Llama 3.2 11b中提取纯文本部分得出结论。

金句与有趣评论

  1. “🤔 Aren’t the multi modal 3.2 models exactly the same as 3.1 but just with some params added additionally?”
    • 亮点：较早提出对3.2和3.1模型关系的疑问，引发后续讨论。
  2. “👀 read their release notes. it is basically a visual cortex transplant.”
    • 亮点：提示大家查看发布说明以了解3.2模型情况。
  3. “😂 3.2 3B is the best LLM of this size I have ever used. It works really well with RAG data. Great for Edge AI, in my opinion.”
    • 亮点：明确表达对3.2 3B模型的高度认可并阐述理由。
  4. “😕 I did some tests on Chatbot Arena, with 3.1 and 3.2 side by side (I tested 3.1 8b against 3.2 11b and 3.1 70b against 3.2 90b) and 3.2 seems to be really censored, sometimes even without any reason, I get a refusal on 3.2, while 3.1 continues without any issue.”
    • 亮点：用测试结果说明3.2审查严格的问题。
  5. “🙄 in my limited experience, far better.”
    • 亮点：简单直接地表达了3.2比3.1好的主观感受。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对Llama 3.2表示看好和赞赏的，也有对其持否定态度的。主要分歧点在于3.2是否比3.1在文本推理方面更好、审查机制是否合理以及实际使用体验上。看好3.2的人可能是基于自己的使用体验觉得其在某些方面表现优秀，而否定的人则可能是在测试或者使用中发现了3.2存在的问题，如审查严格等。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Llama 3.2在更多特定场景下（如包含冒犯性内容的处理）的表现可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对Llama模型的发展方向可能会产生影响，如果3.2被认为在某些方面存在不足，可能会促使开发者在后续版本中进行改进；也会影响用户在选择Llama 3.1还是3.2时的决策。

详细内容：

标题：Llama 3.2 与 3.1 的性能比较引发Reddit热议

在Reddit上，一则关于“忽略多模态能力，Llama 3.2 在文本推理方面是否优于 3.1”的帖子引发了众多讨论。该帖子获得了较高的关注度，众多用户纷纷发表了自己的看法。

帖子中提到，作者在思考是否有必要升级，因为已拥有可融入现有工作流程的图像转文本工具，且质疑Llama 3.2是否为牺牲智能以换取多模态能力的噱头。

讨论焦点主要集中在Llama 3.2与3.1的性能差异上。有人指出多模态的 3.2 模型与 3.1 只是增加了一些参数。有人称在Meta的相关说明中未提及 3.2 具有视觉功能。还有人分享了在HuggingFace上的发现，提供了相关链接。

有用户认为文本性能方面，Llama 3.2 的视觉模型与 3.1 相同，且有官方说明可作为 3.1 的替代，在纯文本任务上表现一致。

但也有用户通过测试表示，Llama 3.2 存在较多拒绝情况，有时甚至毫无理由，且即使不拒绝，3.1 往往表现更好。还有用户提取文本部分后发现，Llama 3.2 11b 的困惑度略低于 3.1，且二者权重有小差异。

有人表示 3.2 3B 是同规模模型中使用效果最佳的，在边缘AI方面表现出色。但也有人试用后表示并不满意。

关于二者性能是否相同，不同用户各执一词。有人认为理论上二者在文本推理方面应相同，因为在训练多模态能力前冻结了 3.1 的权重。但也有人通过实际测试得出不同结论。

总之，Llama 3.2 与 3.1 的性能比较在Reddit上引发了热烈且充满争议的讨论，用户们从不同角度发表了自己的见解，尚难有统一结论。