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讨论总结

整个讨论围绕一个可能是最佳的开源模型展开。大家从技术角度深入探讨了模型的参数，像模型有671B参数但仅37B活跃参数；还讨论了硬件适配问题，例如模型在不同硬件上的运行情况、所需显存、存储资源等。也有涉及与闭源模型的比较，在指令遵循能力和目标导向任务上的表现。此外，还有对模型推理能力的测试想法，以及对开源概念的辨析，整体氛围专注于技术细节的交流。

主要观点

  1. 👍 模型的参数数量与系统存储的适配存在问题
    • 支持理由：如模型671B参数在512GB系统装不下，但37B活跃参数在该系统CPU推理中有一定速度表现。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 开源模型若不是最佳会很尴尬，目前本地运行存在困难
    • 正方观点：模型规模大，即使量化家庭用户也难以运行。
    • 反方观点：未来硬件发展有望改善。
  3. 💡 该模型在指令遵循方面可能不如Llama，但在目标导向任务如基准测试中可能表现更好
    • 解释：基于之前版本的推测，并且有其他模型在相关任务上的排名表现作为参考。
  4. 💡 探讨对模型中的专家进行修剪或合并的可行性
    • 解释：某些合并的混合专家模型效果好，但特定模型需要尝试才知。
  5. 💡 开源模型因硬件要求对多数系统不可用
    • 解释：需要强大GPU等组件，不同设备使用体验不佳的情况可证明。

金句与有趣评论

  1. “😂 On the one hand, it’s 671B parameters, which wouldn’t fit on my 512GB dual Epyc system. On the other hand, it’s only 37B active parameters, which should give near 10tk/s in CPU inference on that system.”
    • 亮点：直观地展现了模型参数与系统存储的矛盾关系以及活跃参数对应的性能表现。
  2. “🤔 If a 671B model wasn’t the best open model, then that would just be embarrassing. As it is, this model is still completely useless as a local LLM. 4 - bit quantization would still require at least 336GB of RAM.”
    • 亮点：指出开源模型若不是最佳会很尴尬，且强调本地运行的困难。
  3. “👀 Open weights, yes. Based on the previous releases, it’s likely still not as good as Llama for instruction following/adherence, but will easily win in more goal - oriented tasks like benchmarks.”
    • 亮点：肯定模型开源权重，同时对比了与Llama在不同任务上的表现。
  4. “🤔 People are still alive today where the literal fully fledged SUPERCOMPUTERS / mainframes they worked with in the 1980s are SOUNDLY outperformed by (sometimes by orders of magnitude!) a typical smart phone or mid range desktop today.”
    • 亮点：通过对比早期计算机和现在设备性能，强调技术发展。
  5. “😂 MorallyDeplorable: It’s not fuckin open source.”
    • 亮点：简洁直接地表达模型不是开源的观点。

情感分析

总体情感倾向是积极的技术探讨。主要分歧点在于模型是否为真正的开源以及模型在不同任务上的性能表现。可能的原因是大家从不同的技术视角和使用需求出发，对于开源概念的理解和模型评价标准存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型中专家的修剪或合并可能会成为后续关注焦点，还有开源模型在不同领域如代码竞赛中的发展。
  • 潜在影响：对模型的优化改进可能会影响其在更多应用场景中的实用性，如办公应用；对开源概念的深入探讨有助于规范开源模型的发展和使用。

详细内容：

标题：关于开源模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“Wow this maybe probably best open source model? ”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了大量有关某个开源模型的讨论，点赞数和评论数众多。主要的讨论方向集中在模型的参数规模、性能表现、适用场景以及开源性质等方面。

讨论焦点与观点分析： 有人指出该模型拥有 671B 参数，但只有 37B 为活跃参数，这在特定系统上的 CPU 推理速度或有提升。比如有人分享：“作为一名在技术领域深耕多年的从业者，我深知参数规模对于模型性能的影响。在以往的经验中，更多的参数并不一定意味着更好的性能，关键在于如何有效利用这些参数。” 也有人猜测其是否会像其他设计一样后续被精简。 对于模型的开源性质存在争议。有人认为它并非真正的开源，比如有人说：“‘开源’意味着任何人都能重现它，包括完整的训练数据和训练代码，但这个模型并非如此。这只是开放了模型权重，而非开源。” 关于模型的性能，有人认为与其他模型相比，在特定任务中表现出色，也有人对其能否在复杂任务中达到理想效果表示怀疑。 同时，有人探讨了模型的量化方式和在不同硬件上的运行情况。

讨论中的共识在于大家都对该模型表现出了浓厚兴趣，希望能进一步了解其性能和应用前景。特别有见地的观点是，有人通过对比过去的技术发展，强调了当前模型处理能力的巨大进步。

总之，这场关于开源模型的讨论丰富多样，反映了大家对于新技术的期待和思考。