原贴链接

https://huggingface.co/mistralai/Pixtral-12B-Base-2409

讨论总结

这个讨论围绕Mistral发布Pixtral - 12B - Base - 2409模型展开。有人肯定此次发布并期待后续版本，也有人指出Mistral现存模型的问题并希望改进。还有人对模型用途、与其他模型的差异等提出疑问，也不乏幽默调侃的评论，整体氛围比较积极多元。

主要观点

  1. 👍 肯定Mistral此次发布，但期待Codestral 2。
    • 支持理由：虽然不是期望的版本，但仍认为是不错的发布。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 指出Ministral模型存在问题希望被修复或替换。
    • 正方观点：Ministral模型有诸如产生幻觉等问题，Mistral对待发布方式也不利于吸引用户。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 基础模型发布是很棒的事情。
    • 解释：基础模型的发布对研究人员有意义，能提供研究资源。
  4. 🤔 解释两个模型（Pixtral - 12B - Base - 2409与https://huggingface.co/mistral - community/pixtral - 12b - 240910）的不同用途。
    • 解释：一个是基础版本用于微调等，一个是常规指令模型用于直接使用。
  5. 😕 对Mistral是否为唯一的欧洲（相关企业）表示疑问。
    • 解释：对Mistral在地域属性方面的独特性有所疑惑。

金句与有趣评论

  1. “😂 drexciya: Predicted future model: Pornstral”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式调侃新发布的模型。
  2. “🤔 Many_SuchCases: Then when it finally worked it starts to hallucinate like crazy at any given setting.”
    • 亮点：指出模型存在的严重问题。
  3. “👀 Billy462: Sweet, always great when base models get released for researchers to use.”
    • 亮点：表达对基础模型发布的积极态度。
  4. “😉 Admirable - Star7088: Meanwhile, in dimly lit, overheated server room at Mistral’s office, a harried AI engineer is frantically working amidst rows of humming servers.”
    • 亮点：幽默地描绘Mistral工程师的工作场景。
  5. “🧐 spiky_sugar: what is the difference between this one and [https://huggingface.co/mistral - community/pixtral - 12b - 240910](https://huggingface.co/mistral - community/pixtral - 12b - 240910) that is on huggingface more than a month…”
    • 亮点：对两个模型之间的差异提出疑问。

情感分析

总体情感倾向比较积极正面。主要分歧点在于对Mistral的评价，一部分人认可Mistral的发布并对未来充满期待，另一部分人指出其存在的问题。可能的原因是大家从不同的使用角度和期望出发看待Mistral的发布。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Mistral不同模型之间的对比可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Mistral对模型进行改进或者发布新模型，可能会影响相关领域研究的进展速度和方向。

详细内容：

标题：Mistral 发布 Pixtral 的基础模型：Pixtral-12B-Base-2409 引发的热烈讨论

Mistral 发布了 Pixtral-12B-Base-2409 模型，这一消息在 Reddit 上引起了广泛关注，相关帖子收获了众多点赞和大量评论。讨论主要围绕该模型的发布情况、性能表现以及与其他模型的比较等方面展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为此次发布虽然不错，但并非他们所期待的，比如有人说：“哎呀，这不是我期待的 Mistral 发布，但仍然是个不错的发布！感谢 Mistral，不过希望能有 Codestral 2。” 还有人直言对 Ministral 模型不满，称：“我也希望 Mistral 能修复或替换 Ministral 模型，它太糟糕了。我真的希望它能行，还花了很长时间去调整本地设置。但不幸的是，它真的不是一个好模型。”有人提议 Mistral 可以安排一两名员工跟踪社区对其模型的使用情况，并在用户无法正确运行模型时提供指导或代码片段。也有人认为可以将模型集成到 HF Transformers 中，方便任何人运行。

在有趣或引发思考的观点中，有人描绘了一幅 Mistral 办公室里工程师忙碌工作的有趣场景。还有人就评论的生成方式展开讨论，有人认为某个评论可能是 AI 生成的。

对于模型的差异，有人解释说帖子中提到的链接所指向的是常规的 instruct 模型，基础版本更适合想要微调或进一步训练模型的人。关于能否通过“diffing”从基础模型生成 LoRA 并应用，有人给出了肯定的答复，并指出可能存在信息损失，也可以选择保持为全秩适配器以避免损失。

总的来说，大家对 Mistral 此次模型发布的看法各有不同，既有期待和肯定，也有不满和疑问。但通过这样的讨论，有助于更深入地了解模型相关的情况。