原贴链接

NVIDIA NIM平台：https://build.nvidia.com/nvidia/llama-3_1 - nemotron - 70b - instruct；HuggingFace：https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1 - Nemotron - 70B - Instruct；MMLU Pro提案：https://github.com/TIGER - AI - Lab/MMLU - Pro/issues/30；LiveBench提案：https://github.com/LiveBench/LiveBench/issues/71；在github上点赞/评论以便他们能快速添加。

讨论总结

这是一个关于新模型Llama - 3.1 - nemotron - 70b - instruct的讨论。大家从不同角度进行探讨，例如模型的性能表现、在不同测试中的结果、与其他模型的比较，还涉及模型的运行条件、量化、功能等多方面内容，整体氛围积极，大家积极分享观点并对模型进行深入分析。

主要观点

  1. 👍 Llama - 3.1 - nemotron - 70b - instruct在arena hard上取得85分是大事，对于70b的模型意义更大。
    • 支持理由：从评论者如bbsss和Eralyon的反应来看，这样的成绩在该领域是比较突出的。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 新模型表现超预期，尽管名字看起来像个糟糕的模型。
    • 正方观点：r4in311提到它在自己的测试问题中表现出色。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen团队推出新模型的方式值得借鉴，其他团队推出新模型时应包含特定内容。
    • 解释：Enough - Meringue4745呼吁其他团队学习Qwen团队推出新模型的方式，如包含awq、gguf等内容。
  4. 💡 70B模型比51B模型审查更严格。
    • 解释：评论者Unable - Finish - 514通过测试发现二者在响应上有很大差异，70B模型审查更严。
  5. 💡 Llama - 3.1 - nemotron - 70b - instruct在推理方面表现佳，但在角色扮演方面表现不好。
    • 解释：有评论者指出该模型在推理方面表现不错，但角色扮演时倾向编写逐步列表，不利于角色扮演功能发挥。

金句与有趣评论

  1. “😂 bbsss: Wow. 85 on arena hard, this seems like a big deal.”
    • 亮点：直接表达出对模型在arena hard上取得成绩的惊叹，体现该成绩的重要性。
  2. “🤔 r4in311：This thing is a big deal. Looks like just another shitty nvidia model from the name of it, but it aced all my test questions, which so far only sonnet or 4o could.”
    • 亮点：强调不能仅凭名字判断模型好坏，该模型在测试中的表现远超预期。
  3. “👀 The Qwen team knows how to launch a new model, please teams, please start including awq, gguf, etc, as part of your launches.”
    • 亮点：指出Qwen团队推出新模型方式的可借鉴之处。

情感分析

总体情感倾向积极，大家对新模型的期待和正面评价较多。主要分歧点在于模型的性能方面，如在某些测试中的表现、与其他模型的比较等。可能的原因是大家从不同的使用场景和测试角度出发，对模型有不同的要求和期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着EXL2版本的出现，后续可能会有更多关于其在不同场景下性能表现以及与其他版本对比的讨论。
  • 潜在影响：对人工智能模型开发领域可能会产生影响，如模型的改进方向、推出新模型时应包含的要素等方面可能会参考本次讨论中的观点。

详细内容：

《Reddit 热议：Llama-3.1-nemotron-70b-instruct 模型表现及相关探讨》

近日，Reddit 上关于 Llama-3.1-nemotron-70b-instruct 模型的讨论十分热烈。该帖子包含了众多链接，如NVIDIA NIM playground、HuggingFace等，获得了大量的点赞和众多评论。讨论主要围绕该模型的性能、应用场景、与其他模型的比较等方面展开。

在讨论中，观点纷呈。有人惊叹于该模型在 Arena Hard 上高达 85 的得分，认为这是一个重大突破，尤其是对于一个 70b 的模型。有人表示这个模型就像之前期待的反射 70b 那样出色，还有人在下载 HF 版本后准备进行一系列的测试。

关于模型的性能，有人指出其在不同的基准测试中表现出色，比如在 style control 选项下，它的得分达到了 84.9。但也有人认为它在某些方面仍存在不足，比如在处理一些特殊任务时可能表现不佳。

有人分享自己的经历，表示在使用过程中发现该模型存在一些局限性，比如在处理某些特定问题时可能无法给出准确答案。但也有人认为这是模型发展过程中的正常现象，不能过于苛求。

对于模型的应用，有人认为它在推理方面表现优秀，但在角色扮演方面可能不太适用，因为它倾向于以分步列表的形式回答。还有人期待它能有更小的版本，以适应更多的用户需求。

在讨论中也存在一些争议。比如对于模型能否准确处理一些复杂的问题，以及与其他模型的比较结果是否具有代表性等，大家各持己见。

总之，Reddit 上关于 Llama-3.1-nemotron-70b-instruct 模型的讨论展现了大家对其的高度关注和期待，同时也反映了在模型发展过程中存在的各种观点和思考。这无疑为该模型的进一步完善和应用提供了丰富的参考。