原贴链接

它今天发布了，显然它击败了Mistral、llama 8b和Gemma。[https://zyphra.webflow.io/post/zamba2-7b]

讨论总结

原帖对新发布的zamba2 - 7b无人讨论表示疑惑，评论者从多个角度进行分析。一些评论者指出模型存在量化、硬件适配、缺乏特定格式支持等问题，还有人对其性能表示质疑，或分享了不佳的使用体验，但也有人认为可能是因为发布时间短或者大家还在阅读相关内容所以尚未展开讨论。

主要观点

  1. 👍 认为没人讨论zamba2 - 7b是因为大家在阅读相关内容
    • 支持理由：模型刚发布，可能大家都正在忙于阅读关于它的内容所以还没开始讨论。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Zamba2 - 7b模型存在量化问题影响采用
    • 正方观点：Mamba存在量化效果不佳的问题，若Zamba2 - 7b不能量化到至少8位，可能会严重阻碍其被采用。
    • 反方观点：量化是可能的，但需要调整特定路径并对某些部分进行量化。
  3. 💡 Zamba2 - 7b是基础模型且在主要推理后端无量化或支持，属于学术类内容
    • 解释：这是其自身的性质，会影响其推广和应用。
  4. 🤔 因为相关资源难寻所以没人谈论zamba2 - 7b
    • 支持理由：在HuggingFace上搜索不到zamba2 - 7b的gguf相关内容。
    • 反对声音：无。
  5. 😕 zamba2 - 7b不够好，未达到超越Claude 3.5和GPT4的认可度标准所以没人讨论
    • 支持理由：在部分评论者眼中，未达到高标准就难以引起关注。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Are you operating on dog time?”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式质疑原帖发布者对于无人讨论这一现象的判断依据，暗指原帖发布者过于急切。
  2. “🤔 我之前尝试设置zamba2，却很意外地发现它不支持compute 6.0。”
    • 亮点：指出zamba2可能存在的技术问题，影响其使用范围以及用户的使用体验。
  3. “👀 Their demo space with instruction model was not impressive”
    • 亮点：通过具体的测试提示结果来表达对zamba2 - 7b模型演示空间表现不好的观点。
  4. “😒 In reality, it doesn’t write well.”
    • 亮点：直接阐述对zamba2 - 7b写作效果不佳的使用体验。
  5. “🤨 我不是说它是个差模型，但我真的不认为，在现实中，这个模型能与Llama3 8B或Gemma 9B或最新的Mistral 7B相提并论。”
    • 亮点：表达对zamba2 - 7b模型性能的质疑。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对zamba2 - 7b模型存在问题的质疑、否定等负面态度，也有部分中立观点。主要分歧点在于模型的性能、使用体验等方面。可能的原因是新模型刚发布，不同的人从不同的使用需求和角度进行了测试和评估。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于zamba2 - 7b模型技术优化（如量化、支持更多后端等）的讨论。
  • 潜在影响：如果模型的问题得不到解决，可能会影响其在相关领域的推广和应用；反之，如果能够改进，可能会成为一个有竞争力的模型。

详细内容：

《关于“Zamba2-7b”的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于“Zamba2-7b”的帖子引发了广泛关注。这篇帖子称 Zamba2-7b 于今日发布，且表现优于 Mistral、llama 8b 和 Gemma，并附上了相关链接https://zyphra.webflow.io/post/zamba2-7b。该帖子获得了众多用户的参与，评论数众多，讨论方向主要集中在该模型的量化能力、适用场景、性能表现以及推广普及的可能性等方面。

在讨论中，有人认为可能是大家正忙于了解相关内容所以讨论不多；有人指出 Mamba 的主要问题在于量化不佳，询问 Zamba 模型是否可量化，如果不能至少降到 8 位，可能会极大阻碍其应用；有人分享说一些量化是有可能的，但需要调整，比如禁用特定路径然后量化相关部分，不过 llama.cpp 目前还不支持；有人表示该模型目前基本不可用在 16GB 上，在 3090 上表现较好；还有人提到如果后量化无法适配 8GB，大多数人会忽略这个模型，因为有 24GB 的人会选择其他模型。有人询问一些推理后端的例子，得到了如 Llama.cpp、vllm、exllama 等回复。有人提出它是基础模型，不是指令调优且架构受 mamba2 启发，所以在主要推理后端中没有量化或支持。有人想知道它能否在 ollama 上运行。有人分享了自己尝试设置 Zamba2 的个人经历，发现它不支持 compute 6.0。有人质疑它能否打败 qwen2.5 7b。有人认为它不够好，要打败 Claude 3.5 和 GPT4 才会被认可。有人表示因为它没有视觉功能，且刚发布所以没人知道。有人称其演示空间与指令模型表现不佳，设置也很麻烦。有人认为流行文化知识不是 7b 模型的好测试案例，但也有人反驳这是完美的测试案例。有人表示实际测试发现该模型写作效果不好。有人指出模型仅在 2T 令牌上进行了预训练，认为其公布的基准不能准确描述真实世界的性能。有人问有没有 gguf，没有的话没什么可讨论的。

这场讨论中存在一些共识，比如大家都认为模型的量化能力和适用场景是关键因素。特别有见地的观点如有人认为小型模型在性能和连贯性方面的权衡导致其无法像大型模型那样存储和表示大量的世界知识，所以不能仅仅因为其在某些方面表现不佳就否定其在特定场景下的价值。

总之，关于“Zamba2-7b”的讨论充分展示了大家对新模型的关注和思考，也反映了在模型选择和应用方面的诸多考量因素。未来，我们期待看到更多关于该模型的深入研究和实际应用效果。