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讨论总结

这是一个关于Tülu 3模型的讨论。其中提到Tülu 3是Llama 3的微调版本，涉及到模型训练相关的各种话题，如训练数据、基准测试等，同时也有对模型命名、许可等问题的讨论，评论者态度不一，既有对模型的认可、期待，也有质疑和反对。

主要观点

  1. 👍 Tülu 3是Llama 3的微调版本
    • 支持理由：多位评论者指出其是基于Llama 3或Llama 3.1进行训练的
    • 反对声音：无
  2. 🔥 标题中的“models”改为“LLama3 finetunes”可避免混淆
    • 正方观点：更改可增加信任，不会减损已完成的工作
    • 反方观点：无
  3. 💡 在特定情形下70B表现不如llama 3.1 8B
    • 以单词查询的问答示例来佐证
  4. 💡 对Qwen 72b和gpt4o mini的DROP分数感到奇怪并质疑
    • 觉得这两者不应比gpt3.5差
  5. 💡 认为模型的基准分数没有用处且未采用chatml格式是弊端
    • 推测模型没有考虑除基准测试外的其他用途

金句与有趣评论

  1. “😂 Basically every model I am ready about lately is "state of the art". LOL”
    • 亮点：调侃很多模型都被标榜为最先进的这一现象
  2. “🤔 Nice, I love papers like this one which specify what worked and what didn’t.”
    • 亮点：表达对明确指出有效无效内容的论文的喜爱
  3. “👀 I’ve been very impressed by Allen AI’s recent Molmo VLM.”
    • 亮点：表明对Allen AI成果的积极印象

情感分析

总体情感倾向较为多元，既有积极的认可、期待，也有消极的质疑和反对。主要分歧点在于对模型性能、基准测试的有效性、标题表述以及许可问题等方面。可能的原因是不同评论者的关注点和评判标准不同，例如有些从技术角度出发，有些从市场宣传角度出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何为小团队构建更好的训练数据，如问答游戏的设想。
  • 潜在影响：如果对模型命名、许可等问题的讨论深入，可能会影响模型的推广和后续开发；对模型性能和基准测试有效性的讨论可能促使开发者改进评估方法。

详细内容：

标题：关于 Tülu 3 模型的热门 Reddit 讨论

最近，Reddit 上关于 Tülu 3 模型的讨论十分热烈。原帖https://x.com/allen_ai/status/1859643404847808935 吸引了众多用户的关注，引发了广泛的讨论，各种观点层出不穷。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为 Tülu 3 只是 Llama 3 的微调版本。比如，有用户说：“他们是 Llama 3 的微调版。有一瞬间我还以为是全新的模型，能像 Open Coder 那样公布数据集和预训练配方。”

也有人指出 Allen AI 在开放训练数据和模型变体方面做得相当出色。例如：“Allen AI 总体上是在发布训练数据和模型变化方面最开放的 AI 组织之一。比如，他们发布用于训练的奖励模型这种情况就很罕见。”

还有用户对 Tülu 3 的性能表现提出了看法。像“这模型（8B 变体）看这些基准测试简直就是垃圾。‘平均分数’更高，但与 Llama instruct 相比，在大多数有价值的条目上没有显著差异。在 MMLU 和 HumanEval 上表现退化，所以如果你想要在编码/事实方面更智能的模型，它就没用；尽管在其他条目上结果更差，但 Qwen 在这方面真的很出色。在‘安全性’上有很大提升，所以总体来说就是没用的审查垃圾（有趣的是，看起来这是对模型‘平均分数’‘增长’贡献最大的条目）”

同时，有人觉得该模型的标题具有误导性，应该更准确地表述为“Llama3 微调版”而非“模型”，这样可以增加信任度。

在讨论中，也存在一些共识。大家普遍认为 Allen AI 在开放方面的表现值得肯定。

特别有见地的观点是，有人认为 Tülu 3 的微调数据集和代码的发布，使得自行训练数据集变得更容易。

总之，关于 Tülu 3 模型的讨论展现了大家对其性能、创新性以及表述准确性等多方面的关注和思考。