原贴链接

指令版：https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-1-Instruct；基础版：https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-1；GGUF量化：https://huggingface.co/lmstudio-community/INTELLECT-1-Instruct-GGUF；https://llminfo.image.fangd123.cn/images/pcuxtr9zox3e1.png!/format/webp

讨论总结

整个讨论围绕INTELLECT - 1的发布展开。有评论者对模型的效果进行评估，如按照现代标准是否算好，基准分数处于什么水平等；在训练方面，讨论了训练时长、成本、意义等话题；还将其与其他模型如Llama 2、Mistral 7B进行对比。对于这个模型，有积极评价认为是巨大成功、很酷的成果，也有负面评价如认为模型愚蠢。同时还涉及到BitNet相关的讨论，如效果质疑等，整体氛围多元，有肯定、质疑、好奇等多种态度😉

主要观点

  1. 👍 建议训练小模型以迭代改进
    • 支持理由：如果不这样做当前成果可能会慢慢消失。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为BitNet可能用于获得快速可扩展成果
    • 正方观点：也许可以利用BitNet达到此目的。
    • 反方观点：有评论者认为BitNet没有微软宣称的那么好，如Independent_Key1940等。
  3. 💡 认为INTELLECT - 1的发布是巨大成功
    • 解释：比很多其他生产级别的大型语言模型都更为重要。
  4. 💡 对INTELLECT - 1是否好用提出疑问
    • 解释：按照现代标准它不算好，仅在1T个标记上训练且接近Llama2家族。
  5. 💡 训练它是概念验证
    • 解释：有评论者如LLMtwink认为这是训练它的意义所在。

金句与有趣评论

  1. “😂 idc if it’s only punching at llama2’s weight, this is really cool.”
    • 亮点：表达出对模型即使只达到Llama2水平也给予肯定的积极态度。
  2. “🤔 I would suggest training very small models next - around 1 - 3B so you can itterate and improve in newer versions. Else this effort could slowly die out.”
    • 亮点：提出了一种模型改进迭代的策略，具有一定的前瞻性。
  3. “👀 Bitnet doesn’t works as well as Microsoft claimed. Heck most of the things they released around GenAi doesn’t work as good as they claimed.”
    • 亮点：直接质疑微软在AI成果方面的宣传，比较大胆的观点。
  4. “😂 This is a huge success!”
    • 亮点：简洁明了地表达对INTELLECT - 1发布的高度肯定。
  5. “🤔 After testing…. i’ve determined this model is dumb as fuck. On the upside tho… it’s uncensored.”
    • 亮点：给出了对模型测试后的独特评价，包括负面和看似正面的部分。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极肯定（如认为模型发布是巨大成功、很酷的项目等），也有质疑批判（如对模型是否好用、BitNet效果等的质疑）。主要分歧点在于对模型效果、价值等的评判，可能是由于不同评论者的期望、使用场景以及对模型技术细节理解的差异导致的😕

趋势与预测

  • 新兴话题：继续对INTELLECT - 1进行训练提高训练量的可能性。
  • 潜在影响：如果对INTELLECT - 1的改进和发展继续进行，可能会对开源模型领域产生积极影响，促进更多的协作训练以及模型优化相关的探索🧐

详细内容：

《关于 INTELLECT-1 发布引发的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于“INTELLECT-1 发布（Instruct + Base）：首个协同训练模型”的帖子引起了广泛关注。该帖提供了相关的模型链接：Instruct：https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-1-Instruct ；Base：https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-1 ；GGUF quants：https://huggingface.co/lmstudio-community/INTELLECT-1-Instruct-GGUF 。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于该模型的一系列热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在模型的性能、训练方式以及应用前景等方面。有人建议接下来训练规模在 1 - 3B 左右的小型模型，以实现迭代和改进，否则努力可能会逐渐消失。还有用户提到也许可以尝试 BitNet，以便通过测试时的推理实现快速扩展。但也有人认为 BitNet 不如微软所声称的那样有效，比如有用户说：“作为一名在相关领域工作多年的专业人士，我亲自尝试了微软推出的相关模型，但其效果远不如宣传的那样出色。” 还有人指出量化感知训练并非无用，只是需要更多研究。

对于模型的性能，有人认为虽然它与 Llama 2 水平相当，但考虑到训练的代币数量，表现还算不错。也有人测试后觉得这个模型很糟糕，而另一些人则认为它未经过审查。

关于训练的意义，有人认为这只是概念验证，有人觉得重点在于展示协同训练的力量，若成功可聚集更多人训练更大的模型。训练的时间和成本方面，据了解，训练耗时 42 天，成本因使用捐赠的 GPU 时间而难以准确量化，详细信息可见：https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime/blob/intellect-1-technical-report/INTELLECT_1_Technical_Report.pdf 。

总的来说，这次关于 INTELLECT-1 发布的讨论展现了大家对新模型的关注和思考，既有对其性能的期待，也有对未来发展方向的探讨。但这个模型究竟能否在不断发展的 AI 领域占据一席之地，还需时间和进一步的研究来验证。