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讨论总结

主题围绕Teuken - 7B这个旨在提供多语言AI解决方案的模型展开。一些人认可其在多语言尤其是小语种上的能力、在专业应用的表现以及开源版本的下载量等优点；也有人从与其他模型对比、测试体验不佳、数据缺乏等方面指出它的不足，还有涉及公关炒作、版权限制和未来可能受人工智能法案影响等相关讨论，整体氛围有肯定也有否定。

主要观点

  1. 👍 Teuken - 7B旨在提供多语言AI解决方案，在小语种性能上有优势
    • 支持理由：构建于多欧洲语言数据，不同于美国公司模型
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Teuken - 7B表现不如EuroLLM - 9B
    • 正方观点：比较之下发现Teuken - 7B存在不足
    • 反方观点：无
  3. 💡 Teuken - 7B 0.4商业版体验差，指令遵循不佳
    • 测试发现其在语言任务、角色设定遵循方面表现挣扎，更倾向于其他模型
  4. 🤔 美国的模型在欧洲语言处理上可能优于欧洲模型
    • 正方观点：基于模型能力推测美国模型更优
    • 反方观点：无
  5. 😕 Teuken不如非欧洲模型是因为训练数据少
    • 支持理由：版权限制导致数据获取少
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Unlike models from US companies, which are typically trained on English data and then translated, Teuken - 7B is built directly with data in multiple European languages, improving performance, particularly for less widely spoken languages like Romanian or Bulgarian.”
    • 亮点：点明Teuken - 7B与美国公司模型构建数据的差异及其优势
  2. “🤔 It’s worse than EuroLLM - 9B which was released a while ago.”
    • 亮点：直接表达对Teuken - 7B的负面评价并给出比较对象
  3. “👀 I was testing this a bit shortly after release (the 0.4 - commercial) and it was very underwhelming.”
    • 亮点：以亲身体验说明模型商业版表现差
  4. “😮 That’s just wrong - embarrassingly wrong.”
    • 亮点：强烈否定他人观点的态度
  5. “💡 The main reason why Teuken can’t be as good as non - European models is because they have much less training data.”
    • 亮点：指出Teuken - 7B表现不如其他模型的关键原因

情感分析

总体情感倾向有褒有贬。分歧点主要在于Teuken - 7B的性能表现，部分人认可其多语言和专业应用的能力，而另一部分人从与其他模型比较、测试体验等方面认为其表现不佳。可能的原因是不同用户的使用需求、测试样本以及评价标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：人工智能法案实施后开源模型的使用合法性问题。
  • 潜在影响：如果法案限制公司使用开源模型，可能会影响欧洲科技产业发展方向，促使欧洲的AI模型发展更加注重数据获取的合法性或者推动相关法规的进一步完善。

详细内容：

标题：关于 Teuken-7B 的热门讨论

最近，Reddit 上关于“Teuken-7B - 24 European languages，part of the OpenGPT-X project，aimed at providing multilingual AI solutions”的话题引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论众多。

帖子主要围绕着 Teuken-7B 模型展开，提供了相关链接 https://www.handelsblatt.com/technik/ki/kuenstliche-intelligenz-warum-die-telekom-auf-eine-ki-von-fraunhofer-setzt/100065528.html 。讨论方向主要集中在对该模型性能的评价、与其他模型的对比，以及涉及到的相关问题等。

核心问题和争议点在于：Teuken-7B 模型的实际表现究竟如何，与其他模型相比有何优劣，以及在多语言处理方面存在的挑战和可能的解决方式。

在讨论中，主要观点如下： 有人指出，从 EU21 基准测试结果来看，Teuken-7B 平均表现不如 llama3.1-8B 。比如，[kmouratidis]提到“在发布页面（https://huggingface.co/openGPT-X/Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4）上的 EU21 基准测试表明，它的表现比 llama3.1-8B 差（.563 对.531）”。 也有人对其应用提出质疑，[mrjackspade]表示“计划将其用于自动化医疗计划和处理公民福利申请的软件中。听起来对一个 7B 模型来说是个很棒的用途。这里没什么令人担忧的，继续吧。” 还有用户认为该模型存在偏见，[PizzaCatAm]调侃道“至少我们知道它包含了来自欧洲各地的偏见，这就是我所说的包容，哈哈。” 对于该模型不如之前发布的 EuroLLM-9B，[mpasila]说道“它比不久前发布的 EuroLLM-9B 更差。” 有人在测试后表示印象不佳，[upsidedownbehind]称“在发布后不久（0.4 - 商业版）进行了一些测试，结果非常令人失望。指令跟随能力差，在语言任务上挣扎很多。也无法很好地遵循角色。测试不多，但第一印象不好。对于较小尺寸的多语言模型，我可能会选择 nemo 12b。因人而异，我主要测试了德语、英语、法语（我认为更小众的语言可能更差），但真的很费劲。可能只是指令训练本身有缺陷，但它没什么优点，以至于没有动力去尝试修复。” 对于为何该模型在文章中受到称赞，有人表示质疑，[skuddeliwoo]说“这就是我所想的。想知道为什么它在文章中被如此称赞。” 关于模型在不同语言处理上的问题，[fmai]指出“GPT-4、Llama 和 Gemini 将所有非英语指令翻译成英语，然后将英语结果再翻译回输入语言。这是完全错误的——令人尴尬的错误。我敢打赌，这些美国模型的最强大版本在基本上所有欧洲语言中都比这个欧洲模型原生表现更好。这并不是说像这样的开源模型没有价值。但我们必须科学地诚实。” 有人认为记者的报道存在误解，[Uhlo]表示“作为一个接受过科学（！）杂志采访的人：这些记者会完全误解你和你所做的科学，他们不会给你发送他们的草稿，他们只会发表带有错误的文章（因为他们不理解这件事，不是因为他们邪恶）。我认为（并希望）这里应该归咎于 handelsblatt 的记者，而不是科学家。”

讨论中的共识在于大家普遍关注模型的性能和实际应用效果。

一些特别有见地的观点，如 [Jamais_Vu206]提出“Teuken 不能像非欧洲模型那么好的主要原因是因为它们的训练数据少得多。研究人员已经做了出色的工作，特别是考虑到他们用于尝试的计算资源要少得多。但你无法克服数据的缺乏。”以及“版权游说团体的力量非常强大。未经许可不能使用数据，这意味着花费大量金钱却一无所获。这就是为什么欧洲不能有强大的科技产业。数据变得越重要，问题就越大。不幸的是，欧洲的反应是将版权原则扩展到更多领域（如 GDPR），使问题更加复杂。”“一旦 AI 法案实施，公司使用大多数开源模型可能会变得非法。私人使用或研究使用仍没问题。至少，这是 AI 法案的意图。取决于监管机构和法院如何解释该法案，问题可能会更大或更小。也许其他模型也是合法的，或者甚至 Teuken 也不行。”

总之，这次关于 Teuken-7B 的讨论展现了大家对多语言 AI 模型的关注和深入思考，也反映了在技术发展过程中面临的各种挑战和问题。