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参考https://cohere.com/blog/aya-expanse-connecting-our-world

讨论总结

本次讨论围绕Cohere发布的Aya Expanse多语言AI模型家族展开。涉及模型能力评估，如与其他模型对比能力较弱；其非商业用途引发诸多争议，包括能否证明输出来源等；也有对该模型与Qwen 2.5等模型比较的讨论；还有人提及模型在阿拉伯语、翻译方面的表现，以及模型未受关注的原因等，整体氛围有褒有贬。

主要观点

  1. 👎 Aya Expanse系列模型与竞争对手相比，按模型大小其能力较弱。
    • 支持理由：通过个人基准测试，如Aya Expanse 8B（f16）几乎所有测试都失败等结果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Aya Expanse模型胜率看起来不错但非商业用途。
    • 正方观点：从商业使用角度看，非商业用途限制了其应用范围。
    • 反方观点：有数字水印研究，人有良知可遵守非商业用途规定。
  3. 💡 对Aya Expanse未与Qwen 2.5比较表示疑问。
    • 解释：Qwen 2.5被认为是强劲对手，模型间比较时不应被忽略。
  4. 🤔 Aya Expanse模型在阿拉伯语上表现佳且文本翻译能力较好。
    • 解释：评论者通过使用体验得出结论，且具备这种能力的模型较少。
  5. 😕 不理解人们讨厌这个模型的原因。
    • 解释：评论者认为模型主要用于语言翻译且比之前版本有提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 I ran the models through my personal benchmark; very weak for their size compared to the competition, not worth the storage space imo.”
    • 亮点：直观地给出个人测试结果，表达对模型能力与存储价值的看法。
  2. “🤔 Looks really strong based on the win rates. Too bad it’s non - commercial use.”
    • 亮点：指出模型胜率不错但非商业用途是个遗憾。
  3. “👀 There is no way to proof the origin of LLM’s outputs. Exactly zero ways to do that.”
    • 亮点：表达对证明LLM输出来源的否定态度。
  4. “😎 I compared this and the previous version of the model which was just named Aya, and this is a significant better version to the previous one when it comes to translating stuff.”
    • 亮点：通过比较新旧版本，肯定了Aya Expanse在翻译方面的提升。
  5. “🙄 Until you get sued into discovery.”
    • 亮点：提出一种特殊情况来反驳无法证明模型来源的观点。

情感分析

总体情感倾向有正有负。分歧点主要在模型能力和非商业用途方面。部分人认为模型能力弱，不值得使用，所以持负面态度；而另一些人看到模型在某些语言上表现好，或对其在翻译方面的提升给予肯定，呈现正面态度。对于非商业用途，有人觉得限制太大而反对，也有人认为可以接受。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型指纹识别技术的可行性及合理应用场景可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AI模型开发公司来说，如果模型能力和商业用途政策不合理，可能会影响用户接受度和市场份额；对用户而言，会影响他们在不同应用场景下对模型的选择。

详细内容：

标题：Cohere 发布 Aya Expanse 多语言 AI 模型家族引发热议

近日，Cohere 发布了 Aya Expanse 多语言 AI 模型家族，相关话题在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子（https://cohere.com/blog/aya-expanse-connecting-our-world）获得了众多用户的评论和讨论。

主要的讨论方向包括对该模型性能的评价、与其他竞争模型的对比，以及对其应用场景和商业使用限制的探讨。

核心问题或争议点在于该模型的实际表现是否如其宣传的那样出色，以及其在多语言处理方面的优势是否能使其在竞争激烈的 AI 模型市场中脱颖而出。

讨论焦点与观点分析： 有人通过个人基准测试认为，该模型相对于其规模而言性能较弱，不值得占用存储空间。比如，Aya Expanse 8B（f16）在很多方面表现不佳，能力大约相当于 L3.2 3B ；Aya Expanse 32B（Q4_K_M）的测试结果不如 Gemma 2 9B 和 Nemo 12B 。不过也有人指出，该模型的重点在于其多语言能力，质疑相关测试是否针对这一领域。

对于 Nemo 的评价也各不相同，有人认为在 12B 规模下表现出色。

关于模型的指纹识别和输出来源的证明问题，有人认为目前无法做到，也有人认为通过一些方法是可以实现的。

有人觉得基于某些测试结果，该模型看起来很强，但可惜是非商业使用。还有人质疑为何大家会关心商业使用的问题，认为无法证明大语言模型输出的来源。

有用户分享道：“对于 12B 规模的模型来说，它表现得非常好。我很惊讶它在我的编码部分表现得如此出色，而且明显比 Gemma 2 受到的审查少。”

有人提到该模型在阿拉伯语方面表现出色，擅长翻译文本，这是少数模型能做到的。也有人认为 Gemma 2 9b 在翻译方面更好，但支持的语言较少；Qwen 2.5 在大多数亚洲语言处理上仍是最佳选择。

有人认为该模型主要用于翻译，并非为编码等任务而设计，还有人觉得它是一款在翻译方面有显著提升的版本。

讨论中的共识在于大家都对该模型的性能和应用场景表现出了强烈的关注。特别有见地的观点如关于模型指纹识别的讨论，丰富了对模型技术层面的探讨。