原贴链接

无实质内容可翻译，仅提供了一个网址：https://arxiv.org/abs/2412.15115

讨论总结

该讨论主要围绕Qwen2.5技术报告展开。涉及到Qwen2.5成功的因素如训练数据的量与质，还罗列了Qwen不同版本的时间，对Qwen2.5发布的专有模型表示兴奋，同时也有对技术报告中“proprietary”概念的疑问及解答等，整体氛围比较平和，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5成功的关键是训练数据的量与质。
    • 支持理由：18万亿的预训练标记数量庞大，且使用合成数据，很多开放数据集质量低，清理低质量数据集能有收获。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen2.5发布MoE专有模型是亮点。
    • 正方观点：这些模型能与GPT - 4o系列竞争，Turbo在几乎所有指标上击败Mixtral 8x22B，Qwen想多元化进入专有模型竞争领域。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对Qwen2.5技术报告中的“proprietary”所指内容存在疑问。
    • 解释：有人误解为路由器和基础设施，后经解释是指模型仅提供API接口。
  4. 💡 呈现Qwen不同版本及其相关时间信息。
    • 解释：罗列qwen 2、qwen 2.5、qwen 3等版本及其技术报告的时间。

金句与有趣评论

  1. “😂 As expected, the secret sauce appears to once again be training data quantity and quality.”
    • 亮点：简洁地指出Qwen2.5成功与训练数据量质的关系。
  2. “🤔 This to me is the real highlight; seems Qwen wants to diversify and get into the proprietary game as well.”
    • 亮点：强调Qwen2.5发布专有模型并涉足专有模型竞争领域是亮点。
  3. “👀 API only means you can’t run them locally.”
    • 亮点：清楚解释了API接口相关概念。

情感分析

总体情感倾向比较正面积极，大家主要在分享观点、信息和答疑解惑。主要分歧点较少，仅在对“proprietary”概念理解上存在疑惑，但经过交流也得到了较好的解答。可能的原因是这是一个比较专业的技术话题，大家更多是理性探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen2.5专有模型后续在竞争中的表现。
  • 潜在影响：如果Qwen2.5专有模型在竞争中表现出色，可能会对人工智能模型的市场格局产生影响，推动其他公司对模型的优化和竞争策略调整。

详细内容：

《关于 Qwen2.5 技术报告的热门讨论》

近日，Reddit 上一篇关于“Qwen2.5 技术报告”的帖子引发了众多关注。该帖子提供了相关链接：https://arxiv.org/abs/2412.15115 ，吸引了大量用户参与讨论，评论众多。

讨论的焦点主要集中在训练数据的数量和质量对模型的影响。有人指出，如预期的那样，关键似乎再次在于训练数据的数量和质量，18 万亿个标记的预训练规模十分巨大，并且还使用了之前的 Qwen2 模型来生成合成数据。同时也有人认为，许多开放数据集的质量很差，存在各种问题，比如无用的 HTML 标签、随机垃圾信息、错误的问答答案等，认为通过清理这些数据集能带来很大提升。

还有用户提出不同观点，比如有人认为数据集中需要一点随机噪声来为模型提供上下文，有助于编码和了解人类的错误；也有人认为这种噪声应该来自特殊例子而非无用数据，或者在不同的训练阶段，不同类型的噪声可能有用。

此外，关于模型的专有性问题也引发了讨论。有人列举了 Qwen 系列模型的发布时间，并指出 Qwen 似乎想要进入专有领域。有人解释说 API 仅有的意思是不能在本地运行。

在这场讨论中，各方观点激烈碰撞。对于训练数据的重要性以及模型的专有性，大家各抒己见，既有对数据质量问题的担忧，也有对模型发展方向的思考。而关于如何优化数据和处理噪声，以及专有模型的限制和影响，这些争议点仍有待进一步探讨和明晰。