原贴链接

它独特的注意力架构基本上使用3层固定4096窗口的注意力层，还有一层可同时处理所有内容，并将它们交错排列。再结合kv - 量化，这能让你在6GB内存下将《哈利·波特》（第一册）全文放入上下文。这对于长文本语境的使用将是革命性的……模型：https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai - command - r7b - 12 - 2024。附加资源：对冷僻文本（弹丸论破同人文）的验证：https://x.com/N8Programs/status/1868084925775380830。运行它所需的MLX分支：https://github.com/ml - explore/mlx - examples/pull/1157

讨论总结

这是一个关于Cohere新模型的讨论帖。帖子主要介绍了新模型独特的注意力架构等特性，评论者们从多个角度进行讨论，如模型测试方面，有认为原测试不够好并提出新测试设想的，也有对测试结果进行报告和分析的；在性能评估上，有评论者指出模型在STEM方面表现尚可但推理和编码能力差；在模型架构方面，对注意力机制、上下文窗口等提出疑问并展开讨论；在应用方面，有人提出模型在角色扮演和故事方面的表现疑问，还有人希望将其用于特定用途。同时也涉及到尝试模型时遇到的困难等内容，整体讨论氛围热烈且多元。

主要观点

  1. 👍 认为用《哈利·波特》测试模型不够好，应采用更神秘来源测试
    • 支持理由：模型可能只是总结书籍而非真正的上下文处理
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型没有提供下载链接是个问题
    • 正方观点：这影响有需求的用户获取模型
    • 反方观点：无
  3. 💡 原帖没有提供实际有用信息
    • 解释：虽然介绍模型架构和资源链接，但缺乏实用性
  4. 💡 模型配置文件显示的上下文窗口与实际训练的上下文长度可能存在差异
    • 解释：有评论者指出配置文件显示与实际训练的情况不同
  5. 💡 新模型的新颖之处在于特定的结合方式（滑动窗口注意力、单层全局注意力、GQA）
    • 解释：针对对新模型滑动窗口注意力机制新颖性的怀疑作出回应

金句与有趣评论

  1. “😂 Sounds good but I’d rather see a test on a more esoteric source.”
    • 亮点：最早提出希望模型能在更神秘来源上进行测试的观点
  2. “🤔 not a great test since it could also just summarize the book without anything in context.”
    • 亮点：质疑用《哈利·波特》测试模型的有效性
  3. “👀 It is, frankly, completely ludicrous and downright offensive when an AI like that tells me "no, I won’t help you because you have what I consider to be naughty words and my morality overrides your morality."”
    • 亮点：表达对模型因内容限制拒绝处理的不满
  4. “😎 I wonder if you could give it a big file of base32 nonsense and one sentence in the middle saying something and ask it for the one coherent sentence in the entire text.”
    • 亮点：提出一种新的模型测试设想
  5. “👍 Thats really neat!”
    • 亮点：对新的实证测试表示认可

情感分析

总体情感倾向较为多元，既有对Cohere新模型肯定的声音，如赞赏其独特架构对长文本处理的革命性意义；也有质疑和反对的声音，像认为原帖缺乏实用性、模型存在性能短板等。主要分歧点在于对模型性能的评价、测试方法的有效性以及模型使用的便捷性等方面。可能的原因是评论者们从不同的使用需求、期望和测试角度出发看待该模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型在角色扮演和故事方面的表现研究、模型与exllama支持的结合。
  • 潜在影响：如果模型在性能方面得到改进或在新的应用场景（如角色扮演、故事创作）中表现出色，可能会影响相关领域对人工智能模型的选择和应用方式，促使更多类似架构或功能的模型出现，同时也可能影响开发者对模型测试方法和评估标准的优化。

详细内容：

《Cohere 新模型引发热烈讨论》

在 Reddit 上，一个关于 Cohere 新模型的帖子引起了众多网友的关注。该帖子介绍了其独特的注意力架构，能在 6GB 内存中容纳《哈利·波特》（第一本）的全部内容，引发了大量讨论。帖子获得了极高的关注度，点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在模型的性能、适用性以及相关的限制等方面。有人认为虽然听起来不错，但更希望看到在更神秘的来源上进行测试，因为大多数模型基于训练数据就能正确总结《哈利·波特》的内容。有用户表示自己有庞大的代码库，Gemini 和 Claude 无法处理，但希望能在 32GB 内存下尝试这个新模型。还有用户提到在使用过程中遇到的诸如包含禁止词汇导致无法运行等问题，并对此表示不满，认为这限制了模型的实用性。

有人分享道：“作为一名在硅谷工作了 10 年的软件工程师，我亲身经历了技术行业的快速变革。在 2015 年，我所在的初创公司还在为基础设施烦恼，但到了 2020 年，我们已经完全依赖云服务。这种转变不仅提高了效率，还彻底改变了我们的工作方式和团队结构。”

也有用户指出这是一个责任问题，使用开源、未审查的模型可以在本地运行并进行多种修改，如果想要突破限制就需要选择这样的模型。

而对于模型在处理复杂文本和特定情境下的表现，不同用户也有不同的看法。有用户测试后认为它在某些情况下表现不错，但也有用户认为还有改进的空间。

总之，这次关于 Cohere 新模型的讨论展现了网友们对新技术的期待和担忧，也反映了在技术发展过程中面临的各种挑战和问题。