原贴链接

https://huggingface.co/chat/models/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF

讨论总结

该讨论围绕NVIDIA的Llama - 3.1 - Nemotron - 70B模型在HuggingChat上发布这一事件展开。讨论涵盖模型在基准测试中的表现、对不同语言（如阿拉伯语）的适用性、编码能力、与其他模型对比、在特定平台（如DeepInfra）的试用、硬件期望等多个方面，既有正面评价也有指出模型不足的观点，整体氛围积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 新发布的Nemotron 70B在基准测试表现不错，欢迎试用反馈。
    • 支持理由：发布者鼓励大家试用并反馈，多个评论者表示在自己的测试中有不错的体验。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。
  2. 🔥 在不同场景下9.9和9.11的大小比较结果不同，LLMs可能因为训练数据的影响而在这个问题上出错。
    • 正方观点：从数学和版本号不同语境看结果不同，LLMs可能受训练数据影响。
    • 反方观点：无明显反方观点，更多是不同角度的讨论。
  3. 💡 之前认为NVIDIA应专注GPU制造而非模型创建，但看到新模型基准测试很棒后改变看法。
    • 支持理由：新模型基准测试结果改变了segmond的看法。
    • 反对声音：pseudonerv对模型实际表现提出质疑。
  4. 🤔 Llama - 3.1 - Nemotron - 70B模型对阿拉伯语表现不佳。
    • 支持理由：Aymanfhad指出该模型对其母语阿拉伯语表现不佳，m_mukhtar也有类似测试结果。
    • 反对声音：无直接反对声音，但有推荐其他对阿拉伯语表现好的模型。
  5. 😎 在小范围测试中，Nemotron在Python方面不及Qwen2.5 72B。
    • 支持理由：twnznz进行测试并举例说明。
    • 反对声音：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 We just released the latest Nemotron 70B on HuggingChat, seems like it’s doing pretty well on benchmarks so feel free to try it and let us know if it works well for you!”
    • 亮点：这是发布者对新模型的宣传和试用邀请。
  2. “🤔 Dang son, you’ve been a lot faster on the turnaround for updating to new models as of late. Thanks!”
    • 亮点：体现出对更新模型速度变快的赞赏。
  3. “👀 I just posted a few days ago that Nvidia should stick to making GPUs and leave creating models alone. Well, looks like I gotta eat my words, the benchmarks seem to be great.”
    • 亮点：表达了因模型表现好而改变观点。
  4. “😉 This is of no use to anyone unless you specify what that language is”
    • 亮点：强调评价模型时说明语言的重要性。
  5. “😎 Nemotron appears to be inferior at Python to Qwen2.5 72B in my small set of tests (e.g. "Write a python script to aggregate IP prefixes").”
    • 亮点：给出了具体测试对比结果。

情感分析

总体情感倾向积极，大多数评论者对NVIDIA的Llama - 3.1 - Nemotron - 70B模型表示肯定或期待。主要分歧点在于模型是否真正具有创新性、是否存在过度拟合以及在某些特定任务（如对阿拉伯语的处理、编码能力等）上的表现。可能的原因是评论者各自的使用场景、测试方法和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：新模型是否意味着通用人工智能（AGI）的实现，以及如何改进模型对不同语言和任务的适用性。
  • 潜在影响：如果模型持续改进并得到广泛应用，可能会影响相关领域（如自然语言处理、软件开发等）的发展，也可能促使NVIDIA在模型研发和硬件优化方面做出更多努力。

详细内容：

标题：Reddit 热议 NVIDIA 的最新模型 Llama-3.1-Nemotron-70B

NVIDIA 的最新模型 Llama-3.1-Nemotron-70B 已在 HuggingChat 上推出，引发了 Reddit 网友的热烈讨论。该帖子获得了极高的关注度，众多网友纷纷发表了自己的观点和看法。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为 NVIDIA 在整合 AI 技术方面有其策略，例如将 AI 重点放在企业云端，认为本地 LLM 较为小众，同时考虑到研发成本和市场细分。但也有人对此表示质疑，觉得 NVIDIA 不应该只追求利润而忽视用户需求。

有用户分享自己能在 48GB VRAM 上愉快运行特定模型，用于创意和写作任务。还有人测试后发现某些模型在特定场景下表现不佳，比如在长上下文处理或某些语言的处理上存在问题。

关于版本号比较的问题也引发了争论，有人认为答案取决于具体情境，比如在数学中 9.11 小于 9.9，而在版本号比较中可能相反。但也有人认为只有一个正确答案，不能两者都对。

在语言支持方面，有人指出该模型在阿拉伯语处理上表现不佳，而其他一些模型如 Claude 3.5 sonnet 等在阿拉伯语方面表现出色。

有用户认为该模型在某些测试中表现出色，比如构建游戏方面，但也有人认为其在某些方面仍有不足，比如上下文窗口不够好，在特定问题上会失败，且不同模型在编码能力上存在差异。

网友对于该模型是否有真正的创新以及是否能与其他大型模型相媲美也存在不同看法。有人觉得只是为了应对基准测试进行的微调，没有真正的突破；也有人认为在某些方面表现得更智能。

总之，关于 NVIDIA 的最新模型 Llama-3.1-Nemotron-70B，Reddit 上的讨论呈现出观点多样且复杂的局面，既有对其优势的肯定，也有对不足之处的批评。