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讨论总结

这是一个关于LLM模型数量随时间呈下降趋势的讨论。评论者从不同角度进行分析，包括模型自身训练（如基于更多token训练、微调情况等）、数据因素（数据量、数据来源、数据增长等）、市场情况（行业整合、资金流入等）、硬件需求（如GPU）以及LLM发展相关话题（如是否达到发展瓶颈、与AGI的关系等）。讨论氛围热烈且多元，展现出大家对LLM发展趋势的深度关注和积极思考。

主要观点

  1. 👍 模型基于更多token训练会使新模型发布周期变长
    • 支持理由：当模型开始基于10T + tokens而非1T进行训练时，新模型的发布需要更长时间。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 新模型训练和推理需求影响LLM模型宣布数量的趋势
    • 正方观点：这是导致模型宣布数量下降的一个重要因素。
    • 反方观点：有评论者认为是微调需求减少而非训练和推理需求。
  3. 💡 目前已有可本地使用的GPT - 4水平的LLM模型，现有模型已能满足需求，不需要更新的LLM
    • 解释：如Mistral Large 2和Llama 3 405B等本地模型已达一定水平，使用者对新模型需求降低。
  4. 🤔 增加token/参数可能存在发展瓶颈
    • 支持理由：从数据、人类反馈、能源供应等多方面探讨了可能限制LLM发展的因素。
    • 反对声音：也有人认为目前还未达到发展瓶颈。
  5. 😎 不同层级参与者在LLM发展中有不同境遇
    • 解释：大公司重视训练数据规模影响模型发布速度，开源在小模型上会更快发展而大公司发展会变缓。

金句与有趣评论

  1. “😂 a_slay_nub：I mean, when models are starting to be trained on 10T+ tokens rather than 1T, it takes a lot longer for new models to be released.”
    • 亮点：直观地解释了模型训练数据量与新模型发布周期的关系。
  2. “🤔 ForsookComparison：Reddit tells me that this is the case but the rest of the web tells me that there’s a very real wall being hit by simply adding tokens/params. Idk which is the case :(”
    • 亮点：展现出不同信息来源对LLM发展瓶颈的不同观点，引发思考。
  3. “👀 visarga：The big wall is caused by data. We have already used up most of the high quality web scrape. We can’t get 100x more data, especially high quality different data than what we already have. From now on progress will be slowed down.”
    • 亮点：强调数据对LLM发展的限制作用。
  4. “😎 AmericanNewt8: This is a reflection of the increased compute time required to train new models; and increased demands for inferencing.”
    • 亮点：从计算时间和推理需求角度解释模型数量下降趋势。
  5. “🤓 s101c：I don’t really need newer LLMs after this.”
    • 亮点：体现出在已有较好本地模型情况下，使用者对新模型需求的态度。

情感分析

总体情感倾向积极正面，大家积极参与讨论LLM模型的发展趋势、面临的问题等。主要分歧点在于LLM模型是否达到发展瓶颈、模型数量下降的具体原因等，可能的原因是大家从不同角度（技术、市场、数据等）出发，对LLM模型发展有不同的理解和关注点。

趋势与预测

  • 新兴话题：对多代理模型可能是未来发展方向的探讨，从参数量总和角度衡量LLM发展情况等新的思考方向。
  • 潜在影响：对人工智能领域的投资决策、研究方向、市场策略等可能产生影响，也有助于开发者和研究人员更好地理解LLM发展趋势从而调整技术发展路径。

详细内容：

《Reddit热议：LLM模型宣布数量呈下降趋势，背后原因众说纷纭》

近日，Reddit上一张关于LLM模型宣布数量变化趋势的图片引起了广泛关注。该图片清晰地展示了从2021年1月到2025年1月期间，宣布的LLM模型数量的起伏变化。此贴获得了众多点赞和大量评论，引发了关于这一趋势背后原因的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为，当模型训练使用的令牌数量从1T增加到10T以上时，新模型的发布周期变长。也有人指出，公司发现增加训练数据规模能带来更大收益，因此巨头纷纷入场，而开源项目在较小模型上取得了更快进展。但也有人表示困惑，不知道哪种观点才是正确的。

一些用户认为，大公司由于人力反馈数据的限制，不愿发布未经充分调试的模型，导致模型发布速度减缓。还有人提到数据质量和多样性是限制模型发展的关键因素，如同试图从同一本书中获取新的知识，若不增加数据的多样性和质量，模型难以有本质性的提升。

对于这一趋势是否意味着遇到了“瓶颈”，观点不一。有人认为已经触碰到了“墙壁”，比如模型规模的扩大带来的能耗问题，以及训练效果的提升遇到了困难。但也有人认为，我们仍在快速进步，只是人们由于熟悉而未能充分意识到。

同时，关于模型的优化方式也存在争议。有人认为微调的作用在减小，随着基础模型能力的提升，对微调的需求降低。但也有人坚持微调在特定场景下仍具有不可替代的优势，比如处理特定格式的输入和输出，以及针对特定领域的数据训练。

此外，有用户提到随着行业的发展，会出现更多的整合，小公司和初创公司可能因高昂的成本和缺乏有效的商业模式而退出。

在这场讨论中，也有一些独特的观点。比如有人认为现在已经有像GPT-4水平的本地可用LLM，更需要的是更新、更便宜的GPU。也有人认为行业的发展就像技术进步的周期一样，在突破前会有一段平稳期。

总之，关于LLM模型宣布数量下降的趋势，Reddit上的用户们从不同角度进行了深入的分析和探讨，展现了对这一技术领域发展的关注和思考。未来，我们期待看到这一领域如何突破当前的困境，实现新的发展。