原贴链接

https://huggingface.co/blog/modernbert（无实际内容可翻译，仅为一个网址链接）

讨论总结

这个讨论围绕标题中提到的BERT替代模型展开。评论者们从多个角度进行了探讨，包括新模型与其他类似模型（如DistilBERT）在功能、性能上的差异，新模型在下游任务中的表现，以及在低配置设备上运行的可能性等。还有对BERT用途、优势与局限的讨论，以及对新模型一些特性（如语言支持、模型规模等）的疑问，整体氛围积极且大家都在积极探索新知识。

主要观点

  1. 👍 新模型在下游任务中有速度和强度优势
    • 支持理由：原评论提到新模型在下游任务中更快且更强
    • 反对声音：无
  2. 🔥 ModernBERT与DistilBERT等模型在掩码填充和微调方面有共性，但ModernBERT在多方面更优
    • 正方观点：两者都用于掩码填充且可微调用于下游任务，但ModernBERT在处理文本长度、推理速度、微调后性能方面表现更好，且训练数据量不同
    • 反方观点：无
  3. 💡 BERT在很多应用场景中比LLMs便宜且速度更快、成本更低
    • 支持理由：评论中指出在很多应用场景下BERT成本低于LLMs，且在生产中服务速度更快、成本更低
    • 反对声音：无
  4. 🤔 部分人不了解BERT和传统NLP
    • 支持理由：有评论者指出有些参与讨论的人不知道BERT是什么以及传统NLP的方式
    • 反对声音：无
  5. 👀 对新模型是否仅支持英语表示疑惑
    • 支持理由：评论者提到之前的RoBERTa有多种语言版本，所以对新模型语言支持情况产生疑问
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 -Cubie-: Faster and stronger on downstream tasks:”
    • 亮点：简洁地指出新模型在下游任务中的优势，是整个讨论新模型性能的一个重要观点。
  2. “🤔 This is very much like DistilBERT (https://huggingface.co/distilbert/distilbert - base - uncased), as well as BERT, RoBERTa, DeBERTa, etc. They’re all trained for mask filling, but most of all they’re very "moldable" i.e. finetunable for downstream tasks.”
    • 亮点：详细阐述了ModernBERT与其他模型在掩码填充和微调方面的共性，为技术对比提供了重要依据。
  3. “👀 -Cubie-: Encoder tasks, primarily classification, clustering, information retrieval (i.e. search), sentence similarity, etc.”
    • 亮点：明确指出BERT的主要用途，对BERT技术应用的讨论具有重要意义。
  4. “🤔 Its funny how some people here don’t even know what bert is and how old school did NLP back in the days”
    • 亮点：幽默地指出部分人对BERT和传统NLP的不了解，引起对技术普及程度的思考。
  5. “😂 English only? Wasn’t RoBERTa multi language?”
    • 亮点：通过对比RoBERTa的语言支持情况，对新模型的语言支持提出疑问，是一个代表性的疑问点。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少，可能存在的一点分歧在于对新模型是否能够真正替代BERT或者在各个方面优于BERT存在一些疑惑，但这也是探索新模型过程中的正常现象。积极的情感可能源于大家对新模型的期待，希望它能带来更好的性能和更多的应用可能性。

趋势与预测

  • 新兴话题：新模型的多语言版本是否会推出以及其具体包含哪些语言。
  • 潜在影响：如果新模型确实性能优秀，可能会改变NLP领域中BERT及类似模型的应用格局，对相关的自然语言处理任务的效率和效果产生影响。

详细内容：

《关于“ModernBERT”的热门讨论》

在 Reddit 上，一则题为“Finally, a Replacement for BERT”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含链接 https://huggingface.co/blog/modernbert ，收获了众多点赞和评论。帖子引发了关于 ModernBERT 与其他相关模型的热烈讨论。

讨论的焦点集中在多个方面。有人指出 ModernBERT 在下游任务上更快更强，比如有人说“我仍然需要看到微调变体，因为这些目前只做掩码填充（就像 BERT、RoBERTa 等）。我很好奇这是否真的像性能数据显示的那样能带来更强大的检索模型，它们还需要进一步训练。”

有人将 ModernBERT 与 DistilBERT 等模型进行对比，比如“这和 DistilBERT 非常相似，以及 BERT、RoBERTa、DeBERTa 等。它们都针对掩码填充进行训练，但最重要的是它们都非常‘可塑’，即可针对下游任务进行微调。”

有用户分享个人经历：“我正在钻研几本讨论构建自己的 LLM 的教科书，我很好奇是否有 BERT 的替代品。”

关于 ModernBERT 与 DistilBERT 的实质性区别也引发了思考：“What’s the substantive difference between this and DistilBERT? Same mask filling as RoBERTa and all that good stuff?”

有人询问 BERT 的用途，得到的回答是“编码器任务，主要是分类、聚类、信息检索（即搜索）、句子相似度等。大多数搜索模型都基于类似 BERT 的编码器模型。”

还有人讨论了 ModernBERT 在不同场景下的应用和优势，比如“对于很多被推广的用例，它比 LLM 更便宜。”

在讨论中，也存在一些有趣和引发思考的观点，比如有人以幽默的方式比喻选择模型的决策：“就像我总是跟我的经理说。你想要我点燃一支蜡烛？我可以去烟店买打火机和燃料，再去工艺品店买蜡和灯芯。然后我需要一点时间来弄清楚如何制作蜡烛。给我一个月，我每天可以点燃 25 支蜡烛。或者……我有 3 颗核弹，我只需要按下按钮。我可以把整个工艺品店变成一个火球。你的选择！这真的是关于蜡烛，还是你只是想看一些火？你会惊讶他们有多经常想要大爆炸。”

总体而言，这次关于 ModernBERT 的讨论展现了人们对新模型的期待和好奇，也反映了在自然语言处理领域不断探索和创新的热情。