原贴链接

此为一个图片链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/images/wff1zlaaufae1.png!/format/webp），无具体可翻译的文字内容

讨论总结

此讨论围绕微软一篇列出多数封闭模型大小的论文展开。大家对论文中的模型大小数据多持怀疑态度，认为很多是估计值，且部分估计缺乏方法或与模型实际表现不符。同时也探讨了不同模型的能力与规模之间的关系，如GPT - 4的规模和它的性能、知识量等的关联。

主要观点

  1. 👍 微软论文中的参数数量多为估计值而非真实情况
    • 支持理由：如davernow指出多数参数数量是估计值，用来提供模型性能的更多背景信息，并非真实数据。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有人对这种估计值表示理解。
  2. 🔥 对GPT - 4o - mini规模为8B表示怀疑
    • 正方观点：其表现远超8B规模应有的能力，如在知识输出、推理能力、基准测试中的表现等方面。
    • 反方观点：有人认为规模即使有偏差但不影响其领先性，8B或可能的20B都不影响它处于领先状态。
  3. 💡 模型大小不是论文重点只是脚注
    • 解释：prescod提出模型大小在论文中本质上是脚注，并非重点内容。
  4. 👍 4o - mini的表现不像8b模型
    • 支持理由：AppearanceHeavy6724指出4o - mini创作散文的能力优于8b模型，玩过8b模型的人能轻易区分。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 微软之前有过相同举动且论文被撤下
    • 正方观点：SomeOddCodeGuy提到微软之前做过类似事情，论文因为出错被撤下。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Most numbers of parameters are estimate reported to provide more context for understanding the models’ performance. So not real.”
    • 亮点：直接点明微软论文中多数参数为估计值的情况。
  2. “🤔 So now we have weather forecasts on Arxiv.”
    • 亮点：用“arxiv上的天气预报”来形容论文中不太可靠的内容，很形象。
  3. “👀 4o - mini being 8B would be absolutely insane.”
    • 亮点：强烈表达出对4o - mini规模为8B这一估计的惊讶。
  4. “😂 I would hire you to reply to my gfs texts”
    • 亮点：在讨论中突然出现这种调侃的话语，增加了轻松氛围。
  5. “🤔 Listing estimated sizes is not the same as listing sizes.”
    • 亮点：指出帖子标题存在误导性的关键所在。

情感分析

总体情感倾向为怀疑和探究。主要分歧点在于对微软论文中模型大小估计的看法，有人认为这些估计不可靠、不准确，也有人认为在一定程度上是合理的。可能的原因是大家对模型的了解程度不同，所依据的信息来源和判断标准也存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何更准确地估算模型大小，以及模型规模与性能之间更精确的关系。
  • 潜在影响：对人工智能模型研究领域可能产生影响，促使研究者更加严谨地对待模型规模相关的研究成果发布；对公众而言，可能影响他们对不同模型能力的认知和选择。

详细内容：

标题：关于微软新论文中封闭模型大小的热门讨论

在 Reddit 上，一篇有关微软新论文列出大多数封闭模型大小的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。主要讨论围绕着模型参数的估计数值，如 GPT-4、4o-mini 等的规模大小。

讨论焦点与观点分析： 有人认为大多数参数数量只是估计值，用于提供模型性能的更多背景信息。例如，有人说：“作为一名在相关领域工作多年的专业人士，我认为这些估计值有助于我们大致了解模型的性能表现。” 也有人对某些模型的估计大小表示怀疑，如“4o-mini 被认为是 8B，这令人难以置信，没有其他 8B 模型能接近它的能力。” 还有用户指出模型大小并非论文重点，只是一个脚注。 关于 GPT-4 的参数，有人认为其约为 1.76T，也有人觉得这个数字可能不准确。比如有人说：“我原本以为 GPT 4 是一个规模远超此的混合专家模型，接近或超过一万亿参数。” 对于估计值的可靠性，存在不同看法。有人认为应谨慎对待，直到能找到并审查相关研究。有人则觉得可以通过硬件使用和推理速度等进行合理估计。

这场讨论的共识在于大家都在积极探讨模型大小的估计问题，并希望能有更准确和权威的信息。特别有见地的观点如认为数据质量等其他因素在模型性能中永远占据重要地位。

总之，关于微软新论文中封闭模型大小的讨论展现了大家对技术发展的关注和思考，也反映出在模型参数估计方面存在的不确定性和争议。