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讨论总结

这个讨论围绕Zamba2 - 7B展开，涉及到它的技术层面如模型运行、代码相关、缓存问题等，也包含了对其架构的喜爱和对一些技术成果如长上下文模式的认可。在模型比较方面有不同的测试结果，包括与其他模型对比的优劣，还有人对比较的基准提出看法。此外，也有用户分享了自己使用该模型的体验，如遇到软件兼容问题。

主要观点

  1. 👍 对克隆Zyphra的transformers的分叉感到意外。
    • 支持理由：原评论者直接表达了惊讶。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在特定测试中Zamba2 - 7B的指令调优胜过mistral - nemo，但有跑题倾向。
    • 正方观点：评论者Philix进行测试得出结果。
    • 反方观点：无明确反对，但提到存在问题。
  3. 💡 目前Zamba2 - 7B是基础模型，但存在指令版本。
    • 解释：多个评论者在交流中提到相关观点。
  4. 💡 对仅依据MMLU分数表明模型优劣持否定态度，强调应使用更好的基准进行模型比较。
    • 解释：评论者认为现有衡量方式不恰当。
  5. 💡 运行模型时复制主要文件可满足需求但要注意缓存问题。
    • 支持理由：评论者根据自己的理解和经验得出。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’m surprised they forked the entire transformers instead of using trust_remote_code.”
    • 亮点：表达出对克隆操作的意外。
  2. “🤔 So I love this architecture because of the LoRAs across shared MLP blocks, which seems like a great idea.”
    • 亮点：阐述喜爱架构的独特原因。
  3. “👀 The instruct tune of this destroyed mistral - nemo in a couple of my go - to summarization and rephrasing tests on [its huggingface space.](https://huggingface.co/spaces/Zyphra/Zamba2 - 7B)”
    • 亮点：给出具体测试中的对比结果。
  4. “😉 I think long context is hybrid mamba’s niche.”
    • 亮点：指出长上下文是混合曼巴的优势领域。
  5. “🤨 When they will stop using a (very horribly) forked Transformers library, and will fix all the dependencies to actually work, I might give it another try.”
    • 亮点：反映出使用中的软件兼容等问题及用户的期待。

情感分析

总体情感倾向较复杂。一方面有对Zamba2 - 7B架构的喜爱、对其技术成果的认可和对其相关事物的期待等积极情感；另一方面也有对模型测试结果不佳、软件兼容问题等方面的质疑和不满。主要分歧点在于模型性能的评价上，如不同的测试结果和对模型比较基准的争议，这可能是由于测试环境、任务类型等多种因素导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会围绕如何更好地进行模型比较展开进一步讨论，包括确定合适的基准等。
  • 潜在影响：如果能解决在讨论中提到的如软件兼容、模型性能不稳定等问题，可能会提高Zamba2 - 7B在相关领域的应用价值，也可能影响其他类似模型的发展方向。

详细内容：

标题：关于 Zamba2-7B 的热门讨论

在 Reddit 上，有关 Zamba2-7B 的讨论引起了众多关注。该帖[https://www.zyphra.com/post/zamba2-7b]获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的主要方向包括对其架构特点、性能表现、适用场景等方面的探讨。核心的争议点在于 Zamba2-7B 在一些情况下的表现以及其与其他模型的比较。

有人认为它的 LoRAs 跨共享 MLP 块的架构是个很棒的创新，比如有人说：“我喜欢这个架构，因为跨共享 MLP 块的 LoRAs，这似乎是个很棒的主意。有人在其他地方见过这种用法吗？” 但也有人表示它在处理某些任务时表现不佳，例如有人说：“它搞砸了我问的所有东西（歌词、上下文、其他语言、故事、审查等）。”

有用户分享道：“我对金融方面问了它几个问题，我认为它给出了相当可靠的答案，老实说和 llama8B 一样好，而且 zamba 在推理和训练时的内存/计算消耗显著更低。”还有用户提到：“我试着使用它，不幸的是，mamba-ssm 库不想与 torch-rocm 一起工作。所以在试图解决这个问题一个小时后，我放弃了。当他们不再使用（非常糟糕地）分叉的 Transformers 库，并修复所有依赖项使其真正可用时，我可能会再试一次。”

对于 Zamba2-7B 的缓存机制，有人分析：“OK，我想开始明白了：如果你只想运行模型，复制主要文件（modeling_zamba2 配置_zamba2 和 mamba2_layer）就足够了。但你需要禁用缓存，因为默认情况下它将使用内置的缓存机制（DynamicCache）而不是模型的缓存，它甚至不继承自‘Cache’。HF 又想再次破坏他们的代码：‘prepare_inputs_for_generation’被明确覆盖。然而，它并不直接继承自‘GenerationMixin’。从 v4.50 起，‘PreTrainedModel’将不再继承自‘GenerationMixin’，这个模型将失去调用‘generate’和其他相关函数的能力。”

关于其架构的混合特点，有人指出：“Zamba 不是纯 Mamba，它是一种混合体，同时使用 Mamba 块和注意力+FFN 块（每 8 个 Mamba 块有 1 个注意力块）。”

对于其长上下文模式，有人提到：“我们的 Zamba2-7B 指导具有实验性的长上下文模式，将上下文从 4k 扩展到 16k 上下文。这是通过调整旋转位置嵌入的旋转频率来实现的……在未来的版本中，我们的目标是显著扩展这个上下文长度。”

在讨论中，大家对于 Zamba2-7B 的看法存在分歧，有人对其充满期待，认为它有独特的优势；也有人对其存在的问题提出了质疑。但总体来说，这些讨论丰富了对 Zamba2-7B 的认识和理解。