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制造一个能与最先进水平（SotA）相抗衡的大型语言模型（LLM）有多难？事实证明，如果有数据的话就不难。仅在一个8xH100节点（由Retis Labs赞助）上，我就能使用AllenAI的数据组合得到一个模型，该模型在规模范围内能够与使用专有数据组合的最新模型相媲美。并给出了Teleut 7B、Tülu 3 SFT 8B、Qwen 2.5 7B Instruct、Ministral 8B在不同评测指标（BBH、GSM8K、IFEval、MMLU、MMLU Pro、PopQA、TruthfulQA）下的性能对比。当然，这大部分不是我的成就，大部分功劳应该归于Ai2。但重要的是他们的成果能够被复现，并且看起来可以，甚至能够改进。如果感兴趣可以查看HuggingFace链接：https://huggingface.co/allura - org/Teleut - 7b

讨论总结

该帖子主要讨论了在Qwen 2.5上复现Teleut 7B - Tulu 3 SFT相关成果。多数评论者对这一成果表示认可，认为这体现了开放数据的力量，感谢相关的机构如Allen AI。也有评论者对数据表示怀疑，还涉及到对AGI构建的不同观点对比，以及关于实验计划、计算资源等方面的交流。

主要观点

  1. 👍 认可成果是开放数据力量的体现
    • 支持理由：在仅一个8xH100节点且使用AllenAI数据混合构建出可与SotA相当的模型。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 7B模型达到76%的MMLU令人惊讶
    • 正方观点：以往这一成绩多被32/34B模型占据。
    • 反方观点：无
  3. 💡 存在对构建AGI的不同观点
    • 解释：一种保守观点认为不能单纯依靠现有技术手段，另一种激进观点认为凭借大量数据和资源就能达成。
  4. 💡 比较应是Qwen 2.5基础模型分数与微调分数对比
    • 支持理由：这样才能看出微调是否有改进。
    • 反对声音：这里更多关注不同基础和指令数据集的模型间相对差异。
  5. 💡 原计划是复制整个管道但SFT耗时耗资源所以急于发布
    • 解释：FizzarolliAI表示SFT耗费过多导致急于发布成果。

金句与有趣评论

  1. “😂 virgin "nooo you cant just expect to build agi with a fancy autocorrect we need to do lots of research still the transformer architecture has most likely hit its limits etc etc"”
    • 亮点：以诙谐幽默的方式表达了对构建AGI的保守观点。
  2. “🤔 任何人能够进行比较并确认它们是否真的像数字所显示的那样好吗？”
    • 亮点：对数据表现提出了质疑。
  3. “👀 Great testimonial to the power of open data.”
    • 亮点：肯定了开放数据在成果中的重要意义。

情感分析

总体情感倾向是积极的，多数评论者认可成果并表示感谢。主要分歧点在于对数据的信任程度以及模型比较的方式。可能的原因是不同评论者的专业背景和关注点不同，有些人更关注成果本身的积极意义，而有些人则从更严谨的科学角度出发去审视数据和实验。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型比较中基础模型与微调模型分数对比的讨论可能会继续深入。
  • 潜在影响：对LLM相关领域在数据使用、模型构建和比较等方面有一定的启发意义。

详细内容：

《关于 Teleut 7B 等模型的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Teleut 7B - Tulu 3 SFT replication on Qwen 2.5”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了在单个 8xH100 节点上，利用 AllenAI 的数据混合物构建能够与最新模型相媲美的模型的成果，并展示了相关模型在不同任务中的性能数据对比。

帖子引发了多个方向的热烈讨论。有人称赞这是对开放数据力量的有力证明，感谢了 Allen AI；有人为 Ai2 获得关注而感到高兴，认为其此前被低估；有人惊叹于 7B 模型在 MMLU 上能达到 76%的成绩；也有人对模型的表现提出质疑，怀疑数据是否真如数字所显示的那么好。还有人探讨了能否基于现有架构构建 AGI，以及如何模拟人类大脑的运作方式等。

关于模型性能对比，有人提出最重要的比较应该是 Qwen 2.5 基础模型得分与微调模型的对比，以明确微调是否带来了改进。但也有人认为，这里的主要兴趣不在于与基础模型的改进对比，而是不同基础模型和不同指令数据集之间的相对差异。还有人认为该模型在几乎每个指标上的得分都低于 Qwen 2.5 Instruct，难以理解相对于基础模型取得了哪些增益。

此次讨论中，各方观点精彩纷呈。共识在于对模型研究成果的关注以及对相关技术发展的期待。独特的观点如对能否构建 AGI 的深入思考以及模拟人类大脑的设想，丰富了讨论的深度和广度。但对于模型性能对比和技术发展方向等问题，仍存在诸多争议，有待进一步探讨和研究。