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我知道他们不是新进入者，但我仍然认为他们是局外人。LG（EXAONE）和IBM（Granite）在GPU资源匮乏的LLM竞技场（https://huggingface.co/spaces/k - mktr/gpu - poor - llm - arena）中取得了很好的排名。我知道这个排名与大众认为Qwen 2.5优于其他一切的观点不符，所以要持保留态度，但我仍然认为这很令人印象深刻。

讨论总结

原帖恭喜LG和IBM在GPU - Poor LLM Arena取得很好的排名。评论者们围绕这个事件展开了多方面的讨论，包括对GPU - Poor LLM Arena排行榜本身意义的质疑，如对战总数过少等；也有针对LG和IBM产品的讨论，像LG产品商业用途的收费问题、使用体验、不同版本的性能比较；还有关于AI工具所有权相关的法律执行等问题，整体氛围理性且话题多元。

主要观点

  1. 👍 [排行榜对战总数过少难以有意义]
    • 支持理由：[对战总数少不能很好体现排名的合理性]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 [LG的Exaone如果能免费用于商业用途就更好了]
    • 正方观点：[免费可扩大使用范围，对使用者更有利]
    • 反方观点：[无]
  3. 💡 [8b的Granit性能与3b的Qwen类似且比较弱]
    • [通过使用者自己的体验得出此结论]
  4. 💡 [觉得这些开源模型很难在任何方面超越Gemma 2 9B]
    • [对Gemma 2 9B评价较高，认为开源模型难以企及]
  5. 💡 [认为GPU - Poor LLM Arena的竞争已落下帷幕]
    • [没有更多阐述，仅表达个人对竞争现状的看法]

金句与有趣评论

  1. “😂 [The total number of battles on this leaderboard are too small to be meaningful imo.]”
    • 亮点：[直接指出排行榜存在的对战总数少的问题]
  2. “🤔 [Well, great. If only LG had made Exaone free of commercial use…]”
    • 亮点：[表达对LG产品商业用途收费的遗憾]
  3. “👀 [8b Granite is like 3b qwen, very weak.]”
    • 亮点：[对Granite和Qwen性能比较给出直观结论]
  4. “😉 [With all due respect to the companies that provide "opensource" models, I believe that the more the merrier, but it is basically impossible for these models to be above the Gemma 2 9B in anything. 😅]”
    • 亮点：[在尊重开源模型公司的基础上表达对Gemma 2 9B的高度评价]
  5. “😎 [I’ve tried granit, it was ok, but would spit garbage and fall into a loop well before the context window fills.]”
    • 亮点：[分享使用Granite时遇到的问题]

情感分析

总体情感倾向比较中立客观。主要分歧点在于对GPU - Poor LLM Arena排行榜的看法、LG产品的商业用途以及各模型性能评价等方面。可能的原因是大家从不同的使用需求、体验和期望出发，例如使用者对模型性能的要求不同，以及对排行榜的评价标准有差异等。

趋势与预测

  • 新兴话题：[关于模型性能比较可能会有更多深入讨论，如不同版本间性能差异的原因]
  • 潜在影响：[如果更多人关注到模型商业用途的收费问题，可能会影响相关产品的市场推广]

详细内容：

标题：LG 与 IBM 在 GPU 资源受限的 LLM 领域崭露头角引热议

近日，Reddit 上一则关于 LG（EXAONE）和 IBM（Granite）在 GPU-Poor LLM Arena 中表现出色的帖子引发了众多关注。该帖子https://huggingface.co/spaces/k-mktr/gpu-poor-llm-arena称，尽管它们并非新入局者，但此次表现仍让人觉得像是“局外人”的逆袭。这一话题获得了大量点赞和评论，引发了广泛的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为该排行榜的战斗总数过少，缺乏足够的意义。还有人指出“允许用于除娱乐之外用途”的按钮缺失。也有人感叹如果 LG 的 Exaone 能免费用于商业用途就好了。

有用户分享自己使用 LG 3B 的日常体验，认为它对写作工具 v6 非常有用。还有用户提到 LG 模型输出的版权归属问题，称其可能存在法律风险。

对于模型的性能和表现，有用户称尝试过 granit，认为它表现一般，会产生垃圾内容并陷入循环，且不如 qwen 强大。有人则表示 Qwen 2.5 难以在自己的系统上正常运行。

在法律方面，有人详细阐述了可能的法律诉讼流程，包括原告如何通过特定输入获取证据、律师如何发起诉讼等。也有人指出目前还没有相关的法律先例，最接近的可能是训练数据的版权侵权。

还有人探讨了如何防止模型被恶意利用，比如通过隐形的零宽字符进行信息隐藏等。

有人好奇这类事情如何实际执行，有人认为通常是通过在社交媒体上的自白。也有人认为在没有明确法律规定之前，使用非商业授权模型需要格外小心。

此次讨论中的共识在于大家都对 LG 和 IBM 的表现感到意外，同时对模型相关的法律和技术问题充满关注。

特别有见地的观点如有人认为目前这些讨论很多还处于理论阶段，需要更多的法律斗争来确立规则。

总之，这次关于 LG 和 IBM 在 GPU 资源受限的 LLM 领域的表现的讨论，揭示了该领域的复杂性和不确定性，也让人们对未来的发展充满了思考。