原贴链接

https://huggingface.co/collections/ibm - granite/granite - 30 - models - 66fdb59bbb54785c3512114f

讨论总结

本次讨论主要围绕IBM Granite 3.0模型展开。话题涵盖模型配置、与其他模型的比较、模型的更新计划、与Ollama的合作等多个方面。既有对模型技术方面如上下文长度的探讨，也有对模型性能、竞争力的评价，还有一些关于IBM公司现状的讨论。整体氛围较为理性，大家各抒己见，分享自己的知识、观点和使用体验。

主要观点

  1. 👍 mwmercury展示IBM Granite 3.0模型相关配置中的max_position_embeddings的值为4096
    • 支持理由：无（只是展示一个事实信息）
    • 反对声音：无
  2. 🔥 sunshinecheung认为IBM Granite 3.0 Models仍然无法击败qwen2.5，但未给出依据
    • 正方观点：无（只是个人观点陈述）
    • 反方观点：无（因为未提供依据，也没有引发针对性反驳）
  3. 💡 GradatimRecovery希望IBM能发布更有用且更具竞争力的模型
    • 支持理由：未明确提及，但从行业竞争和需求角度可理解为希望模型能有更好表现
    • 反对声音：无
  4. 🤔 dubesor86称测试的8B - Instruct模型能力与Mistral 7B相当且枯燥无趣未通过“氛围检查”
    • 支持理由：自身测试体验
    • 反对声音：无
  5. 😎 Admirable - Star7088认为Granite 3.0 8b Instruct (Q8_0)表现中规中矩，期待32b版本
    • 支持理由：个人试用体验和对模型提升潜力的判断
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 MoffKalast：Making sure you don’t take any token for granite”
    • 亮点：以双关语的形式回应，比较诙谐幽默。
  2. “🤔 sunshinecheung：still can’t beat qwen2.5”
    • 亮点：简洁地表达了对IBM Granite 3.0 Models与qwen2.5比较的观点。
  3. “👀 Ollama partners with IBM to bring Granite 3.0 models to Ollama:”
    • 亮点：直接传达重要资讯。
  4. “😉 IcyTorpedo：Someone with too much free time and some pity for stupid people - can you explain the capabilities of this model to me?”
    • 亮点：以诙谐的方式寻求帮助。
  5. “💥 dubesor86：还未通过氛围检查，非常枯燥且无趣的模型。”
    • 亮点：对模型有独特的评价维度。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于对IBM Granite 3.0模型的评价上，部分人认为模型有潜力或者表现中规中矩，而部分人则指出模型存在不足，如上下文长度不够、枯燥无趣等。可能的原因是大家使用场景、对模型的期望以及评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着提到模型的知识截止日期与实际表现存在矛盾，后续可能会有更多关于模型训练数据准确性和时效性的讨论。
  • 潜在影响：如果IBM按照更新计划对模型进行改进，可能会影响人工智能模型市场格局，尤其是在企业级应用方面，促使其他竞争对手做出相应调整。

详细内容：

标题：IBM Granite 3.0 模型在 Reddit 引发热烈讨论

IBM Granite 3.0 模型在 Reddit 上引起了众多关注。原帖提供了相关模型的链接（https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-30-models-66fdb59bbb54785c3512114f），引发了大量用户的热烈讨论，目前已获得众多点赞和丰富的评论。

讨论的焦点主要集中在模型的各项性能指标、与其他模型的比较、应用场景以及未来的发展方向等方面。

有人指出“即将到来的 2024 年剩余时间的更新计划包括将所有模型的上下文窗口扩展到 128K 令牌”，并提供了相关文章的链接（https://www.ibm.com/new/ibm-granite-3-0-open-state-of-the-art-enterprise-models）。有人认为该模型的嵌入大小仅为 4K，质疑其是否足够，比如有用户分享道：“对于很多人来说，只有 4K 的上下文长度是不够的。”但也有人表示“他们显然正在开发 128k 的版本，这只是早期预览。”

在与其他模型的比较方面，有人认为“仍然无法击败 qwen2.5”，但也有人提出“在某种程度上比 Mistral 和甚至 Llama 更好”。还有用户表示“2b 模型没有使用限制在如今很少见。”

关于模型的智能程度和适用场景，有人觉得“更多的上下文对于那些小模型可能没用，它们不够聪明去综合使用更多的内容。”但也有人反驳道：“8b 模型足够智能，拥有 8k 或更高的上下文会很有用。”

有用户提到在自己的老旧笔记本电脑 CPU 上测试 1B 和 3B 的模型，运行速度很快。

也有人对 IBM 公司本身发表看法，比如有人质疑“IBM 还是个重要的存在吗？”但也有人回应“他们在 2023 年有 610 亿美元的收入，75 亿美元的净利润。”

总的来说，关于 IBM Granite 3.0 模型的讨论丰富多样，既有对其性能的细致分析，也有对 IBM 公司的探讨，以及对模型未来发展的期待。