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讨论总结

此次讨论围绕Mistral发布的Ministral 3B和8B模型展开。涉及技术方面如交错滑动窗口注意力机制，商业方面如模型的商业许可，性能方面如不同模型间的对比等诸多内容。用户观点多样，有对新模型不满、质疑的，也有期待Mistral未来发展的，整体氛围比较复杂，争议点较多。

主要观点

  1. 👍 交错滑动窗口注意力机制在llama.cpp中短期内可能不被支持
    • 支持理由：评论者“pseudonerv”提到并进行猜测，后续讨论未出现反驳。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral的3B模型不能下载且基准测试表存在缺失
    • 正方观点：DreamGenAI指出3B模型不可下载且基准测试表未包含Qwen 2.5。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen2.5在与Mistral对比中有优势
    • 解释：N8Karma提供了两者对比的评测数据，如在不同规模下在HumanEval、MATH等任务上的数据对比。
  4. 💥 对Mistral新模型的许可证表示不满
    • 支持理由：vasileer明确表示不喜欢新模型许可证。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 新模型在多语言方面维持了质量
    • 解释：有评论者指出Mistral在新模型中成功维持了多语言模型的质量这一特性很有趣。

金句与有趣评论

  1. “😂 I don’t like the license”
    • 亮点：直接表达对Mistral新模型许可证的态度。
  2. “🤔 Qwen2.5 beats them brutally. Deceptive release.”
    • 亮点：简洁地表明Qwen2.5相对Mistral的优势并质疑Mistral的发布。
  3. “👀 8x7b is nearly a year old already, that’s like comparing a steam engine to a nuclear reactor in the AI world.”
    • 亮点：形象地用蒸汽引擎和核反应堆对比来形容模型的性能差异。
  4. “😎 I’m happy about every model and every license as long as I can use them privately for myself.”
    • 亮点：表达出一种只要能私下使用就不在乎其他的态度。
  5. “😏 If you want to use an LLM to rip off a few kids in the app store, why not train it yourself?”
    • 亮点：犀利地回应那些想用模型行骗的人。

情感分析

总体情感倾向偏负面。主要分歧点在于对Mistral新模型的评价，如模型性能、商业许可、模型是否开源等方面。可能的原因是用户对新模型有不同的期望，有些用户从技术层面比较看重性能、开源等特性，有些用户从商业使用角度对许可等问题比较关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：新的模型测试版本如询问长地名中的元音数量可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Mistral不改善模型在商业许可、性能等方面存在的争议点，可能会影响其在市场中的声誉和竞争力，同时也可能影响用户对类似人工智能模型发布的信任度。

详细内容：

标题：Mistral 发布新模型引发 Reddit 热议

近日，Mistral 发布了新模型——Ministral 3B 和 Ministral 8B，这一消息在 Reddit 上引发了热烈讨论。该帖子获得了大量的关注，众多用户纷纷发表了自己的观点和见解。

主要的讨论方向包括对新模型性能的评估、与其他类似模型的比较、许可证问题以及新模型在不同场景下的应用潜力等。

讨论焦点与观点分析：

有用户认为，Mistral 此次发布的新模型在许可证方面存在一些限制。比如，3B 模型不可下载，8B 模型仅可用于非商业目的，除非与 Mistral 协商商业许可。有人表示：“One of the models can’t be downloaded at all (3B), and the other (8B) can only be downloaded under a non - commercial license unless you contact them to negotiate a commercial license.‘Nothing new’??”

在性能方面，用户看法不一。有人认为新模型在多语言处理方面表现出色，能维持模型的质量，但也有人将其与 Qwen 2.5 等模型进行比较，认为其表现不够突出。例如，“Qwen2.5 beats them brutally. Deceptive release.”

关于新模型的应用场景，一些用户讨论了其在手机等边缘设备上的应用潜力。有人提到：“They trained a tiny 3B model that’s ideal for edge devices, so naturally you can only use it over the API because logic.” 但也有人质疑市场对 3B 模型的需求。

在讨论中，也有用户提到了不同模型在特定领域的表现差异，如“Mistral 7B 在 TriviaQA 上的表现令人印象深刻。”

共识方面，大家普遍关注模型的性能、许可证和实际应用场景。

特别有见地的观点如：“I think they better go with MoE approach.” 以及“On device LLMs are the future for everyday use.”

总的来说，Reddit 上关于 Mistral 新模型的讨论展现了用户对语言模型领域的关注和思考，也反映了大家对新技术的期待和担忧。