原贴链接

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讨论总结

这个讨论主要围绕Granite 3.1 Language Models展开。涉及到它的基准测试情况，不同类型模型（如2B和8B的密集模型、1B和3B的专家混合模型）的特性、性能、在企业中的推广，与其他模型（如Qwen 2.5等）的比较，还提及了Apache许可相关话题，大家从不同角度分享观点，有数据对比、性能评价等内容。

主要观点

  1. 👍 Granite 3.1 Language Models有基准测试相关内容
    • 支持理由：原帖和评论围绕基准测试展开讨论
    • 反对声音：无
  2. 🔥 8b模型比qwen 2.5 7b更智能，但遵循指令能力较差
    • 正方观点：评论者通过自己的判断得出该结论
    • 反方观点：无
  3. 💡 1B和3B的专家混合模型适合低延迟应用
    • 解释：是评论者对1B和3B的专家混合模型特性的阐述
  4. 🤔 混合专家模型与相同活跃参数数量的密集模型表现似乎相当（此说法存在争议）
    • 正方观点：原评论者提出此观点
    • 反方观点：有其他评论者指出此说法未注明来源且存在数据错误
  5. 😎 Granite 3.1比Granite 3.0有进步，但不足以击败Qwen
    • 解释：评论者通过特定基准测试得出此结论

金句与有趣评论

  1. “😂 So the 8b model roughly smarter than qwen 2.5 7b, but is worse at following instructions.”
    • 亮点：简单直接地对比了8b模型和qwen 2.5 7b模型的智能程度与遵循指令能力
  2. “🤔 The IBM Granite 2B and 8B models are text - only dense LLMs trained on over 12 trillion tokens of data, demonstrated significant improvements over their predecessors in performance and speed in IBM’s initial testing.”
    • 亮点：详细介绍了2B和8B模型的训练数据以及性能速度提升情况
  3. “👀 I probably won’t use this, but it’s nice to see more Apache licensed models.”
    • 亮点：表达了对Apache许可模型出现的态度，即使自己可能不用Granite 3.1模型

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于对模型性能的评价（如8b模型与qwen 2.5 7b的比较、Granite 3.1与Qwen的比较等）以及混合专家模型与密集模型的比较等。可能的原因是大家基于不同的测试、经验或者期望来评价这些模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：对企业领域小模型（8B、9B）用于商业应用是否足够好的探讨可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果更多关于模型在企业商业应用的探讨深入，可能会影响企业在选择语言模型时的决策，也可能促使模型开发者针对企业需求进行更多优化。

详细内容：

标题：Granite 3.1 语言模型在 Reddit 上引发热烈讨论

近日，Reddit 上一篇关于 Granite 3.1 语言模型的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关链接：https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-31-language-models-6751dbbf2f3389bec5c6f02d ，获得了众多点赞和评论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为如果去除数学和 musr，该模型的平均表现可能就不那么出色了，他们似乎特别针对这两个方面进行了优化。有人表示该模型可能使用了开放 llm 排行榜进行基准测试，但无法对 qwen2.5 进行恰当评估，数学得分接近零，与实际表现不符。 有用户提出 8b 模型比 qwen 2.5 7b 更聪明，但在遵循指令方面表现较差。也有人觉得 1b 和 3b 的 MoE 模型很棒。还有人认为虽然自己可能不会使用，但很高兴看到更多 Apache 许可的模型，希望能继续提高参数数量。 有人指出 Red Hat 正在推动 Granite 作为其企业“解决方案”的一部分，因此值得一试。也有人赞同，希望这种趋势能继续下去，认为较少限制的许可模式能激发创新。 有人询问哪里可以测试那些 MoE 模型。还有人表示这种规模的 MoE 可能会使测试不同的检索策略变得容易，这可能会使具有更宽松输入要求的 rag 系统更容易实现。 有人认为之前的 Granite 表现一般，希望这次能更好，这种规模的 MoE 听起来很有用。也有人认为 Granite 代码模型被低估了，IBM 的 FIM 训练很出色，Granite 8B 代码（基础模型）在某些方面与受欢迎的 Qwen2.5 Coder 7B 相当甚至更优。 有人称 MoE 模型似乎与具有相同数量活动参数的密集模型表现差不多，Falcon 3 1B 在 Open LLM Leaderboard 上的平均得分略低于 Granite 3.1 3B MoE（800M 活动）。但也有人反驳这一说法，认为这是未经证实的大胆断言。 有人分享了自己看错版本导致判断错误的个人经历。 有人询问是否有人已经转换到 MLX。也有人感谢发帖并表示肯定会尝试。 有人质疑为什么 OpenAI 只有 100k 的上下文长度。还有人认为该模型比 Granite 3.0 好很多，但仍不足以击败 Qwen，并提出了关于网络安全基准的问题。 有人假设谷歌使用 9B 模型提供免费 Gemini 服务，并将 Gemini 的响应与 Gemma2-9B 和 Gemma2-27B 进行比较。有人认为 Red Hat 的企业 AI 解决方案以 Granite 模型为中心，最大的非代码生成 Granite 模型只有 8B，这是否意味着在企业领域，小模型（8B、9B）对于商业应用来说已经“足够好”。 有人称赞这是不错的更新，通过测试认为其与 Llama 3.1 8b 水平相当。

Granite 3.1 语言模型的性能和应用潜力在 Reddit 上引发了热烈的讨论和争议，各方观点的碰撞为我们对这一模型的理解提供了多维度的视角。