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讨论总结

这个讨论是由在若干个100k H100s上训练Llama 4引发的。话题涵盖了训练过程中可能用到的先进技术、模型性能、不同版本之间的比较、训练资源的使用合理性等多方面。参与者既有对新模型的期待，也有对Llama系列某些版本表现的质疑，大家从不同角度表达观点，进行技术探讨，整体氛围比较积极且充满探索精神。

主要观点

  1. 👍 关心训练Llama 4会融入哪些已知先进技术
    • 支持理由：希望了解新模型的技术构成以便推测其能力，如有人提及BitNet等技术方向。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 质疑训练是否聚焦于70b版本而非405b版本
    • 正方观点：405b版本没有得到足够重视，70b版本可能是训练重点，如OrangeESP32x99的疑惑。
    • 反方观点：训练安排不止关注405b，小模型训练也会受益，如DinoAmino的观点。
  3. 💡 认为新模型应在长文本情境下有更多创造力和推理能力
    • 理由：希望利用特定数据（如3.1系列合成数据）来提升新模型在长文本方面的能力，虽存在道德模糊性的社交媒体集成情况。
  4. 👍 对使用大量计算资源训练Llama 4的原因表示疑惑
    • 支持理由：不清楚为何使用这么多计算资源，如msgs的疑问。
    • 反对声音：使用大量资源可更快完成训练，如No - Sink - 646的观点。
  5. 🔥 对Llama 4的训练结果表示怀疑，认为其可能会令人失望
    • 正方观点：brouzaway直接表达怀疑态度。
    • 反方观点：Llama 3发布时曾处于最优水平，如Healthy - Nebula - 3603的反驳。

金句与有趣评论

  1. “😂 WarmCartoonist: What sort of known advances could the be incorporating into this one?”
    • 亮点：直接提问，开启关于Llama 4训练中先进技术融入的讨论。
  2. “🤔 segmond：I’ll like to see multi tool calling, if we are hitting the growth curve with these models, expect to see more regulation calls from OpenAI & Anthropic. They definitely don’t want us to have anything as good as their models.”
    • 亮点：提出多工具调用的期望，并指出模型发展到一定阶段会有监管呼声以及大公司的竞争心态。
  3. “👀 OrangeESP32x99：Wonder if they’re focusing on the 70b versions instead of did the 405b version that didn’t seem to get much traction.”
    • 亮点：对训练版本重点的质疑，引发了关于不同版本模型训练的讨论。
  4. “😉 TheRealGentlefox: I love Llama, but going from GPT 3.5 to GPT - 4 was absolutely massive.”
    • 亮点：在讨论Llama相关话题时对比GPT模型，提供了不同模型之间的参考。
  5. “💥 brouzaway: Wonder how they’ll manage to disappoint this time”
    • 亮点：表达对Llama 4训练结果的怀疑，引起较多回复和讨论。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，大家积极参与讨论Llama 4的训练相关话题。主要分歧点在于对Llama 4的期待与怀疑，如有人期待新模型在各方面有提升，有人怀疑其会令人失望；对不同版本训练重点也存在分歧，像关于70b和405b版本的讨论。可能的原因是大家对模型的发展有不同的预期，并且从不同角度看待训练资源分配、模型性能提升等问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：计算能力与对现实高分辨率建模及预测未来的关系可能会成为后续讨论点，因为这是一个富有前瞻性的话题。
  • 潜在影响：对Llama 4的讨论结果可能会影响到相关技术人员对模型训练方向的调整，也可能影响用户对不同模型的选择和使用预期。

详细内容：

标题：Reddit 热议 Llama 4 训练与模型相关话题

在 Reddit 上，一篇关于“Training Llama 4 on a couple of 100k H100s”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了丰富的观点和讨论，获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在 Llama 4 训练所涉及的技术、模型特点、性能表现以及与其他模型的比较等方面。

有人提出，不知道这次训练会有哪些已知的技术进步。有人认为可能涉及 BitNet。还有人提到了 0 - bit quant 等。有人期望能有智能代理等功能。

对于模型的功能，有人好奇是否会有除文本之外的模态，也有人认为出于“安全”原因可能不会。还有人认为至少能接受音频作为输入，以减少相关延迟。

关于多工具调用，有人认为如果模型发展符合增长曲线，可能会面临更多来自 OpenAI 和 Anthropic 的监管。有人对多工具调用的概念感到困惑，有人则通过实际案例表示已经实现了模型同时调用多个工具。

在图片描述方面，有人详细分析了一张穿着超级英雄服装的人在办公室操作电脑的图片，包括其视觉元素、情感氛围等。还有人描述了一张人和羊驼的图片，分析了其主题、视觉效果等。

对于模型的版本，有人猜测是否会侧重 70b 版本而非 405b 版本，因为 405b 版本似乎没有太大影响力。有人认为会对多个版本进行关注，训练的副产物也会用于训练小模型。有人指出参数方面可能存在收益递减点，但还未达到。也有人认为 405 和 70 版本性能提升不大可能是训练方法的问题。

有人希望能有 32b 左右的版本，也有人好奇训练 Llama 4 为何使用如此多的计算资源，以及与 Llama 3.1 训练所需计算资源的比较。

总之，Reddit 上关于 Llama 4 训练的讨论热烈且多元，从技术细节到实际应用，从性能评估到未来展望，为我们呈现了一幅丰富的讨论画卷。