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并且它什么时候发布呢？

讨论总结

这个帖子围绕Llama 4展开讨论，主题是对Llama 4的期待以及它的发布时间。大家对Llama 4的期望多种多样，涵盖了模型的功能、性能、规模、架构等方面，同时也有部分用户对其发布时间进行了猜测，还有一些关于技术和与其他模型对比的讨论，整体氛围比较积极，大家都在畅想Llama 4的未来。

主要观点

  1. 👍 希望Llama 4采用BLT方法并期待小模型
    • 支持理由：认为这样会很酷，可以让人们摆弄小模型
    • 反对声音：无
  2. 🔥 希望Llama 4在不同功能方面会与其他模型相当
    • 正方观点：认为Llama 4应在推理、指令等功能方面和其他模型有类似表现，如在推理模型方面与o1相当
    • 反方观点：无
  3. 💡 希望Llama 4的参数数量不要超出其GPU的承受能力
    • 解释：如果超出会影响现有GPU运行模型，以P40和3090为例说明现有GPU能力的关键
  4. 🤔 期待Llama 4是推理模型，同时也是有着3.5十四行诗性能的基础模型
    • 解释：从功能和类型方面表达了对Llama 4的期待
  5. 😎 希望Llama 4推出30B模型
    • 解释：因为Llama 3没有30B模型被认为是个遗漏

金句与有趣评论

  1. “😂 I hope for the BLT method. Would be cool to see a small model with it that people can tinker with.”
    • 亮点：明确表达了对Llama 4采用BLT方法和小模型的期待，简单直接。
  2. “🤔 QwQ scores quite insane on reasoning benchmarks but for general use cases its absolute trash I hope llama 4 doesnt just chase reasoning benchmarks but is just actually better across the board”
    • 亮点：指出QwQ模型在推理基准测试和一般使用情况的差异，希望Llama 4全面发展。
  3. “👀 If we can get the performance of Llama 3.3 405b in Llama4 70b, we are doing well.”
    • 亮点：提出对Llama 4性能提升的一种期待标准，以Llama 3.3为参照。
  4. “😏 A reasoning model and a 3.5 sonnet performance base model is what i hope for, along with the usual smaller models”
    • 亮点：再次强调对Llama 4功能方面的期待，希望其是推理模型且有3.5十四行诗性能的基础模型。
  5. “🤣 33% more Llama”
    • 亮点：以幽默的方式表达对Llama 4的期待，创意十足。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在期待Llama 4的到来，并对其提出各种期望。主要分歧点较少，只是在个别功能或性能提升的可能性上存在不同看法，例如对Llama 4在编码方面能否击败其他模型存在不同观点。可能的原因是大家基于自己的使用经验、对技术发展的理解以及对Llama系列模型的了解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型事实性知识更新、如何将新知识注入LLM、Llama 4在本地模型运行方面与硬件的适配性等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Llama 4能满足大家的期望，可能会对自然语言处理领域产生推动作用，影响到相关的研究、应用开发以及用户体验等。

详细内容：

《关于 Llama 4 的热门讨论》

在 Reddit 上，一个题为“ What are we expecting from Llama 4? ”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖获得了大量的关注，评论数众多。

帖子主要探讨了大家对 Llama 4 的期待以及它可能的发布时间。讨论的焦点包括模型的性能提升、架构改进、适用的硬件条件以及新的功能特性等。

有人希望看到 BLT 方法的应用，并猜测可能在三四月发布。有人则认为 BLT 研究太新，不太可能在 Llama 4 中部署。还有人期待像 COCONUT 这样的新特性。

在众多观点中，有人认为基础模型、指导模型、推理模型等方面可能会有改进，也许会有从一开始就具备的视觉功能，以及 128k 以后的版本和 8b、70b 版本。也有人担心参数增加会让一些用户无法在现有 GPU 上运行。

例如，有用户分享道：“我希望他们不要为了挤掉我们现有的 GPU 选项而增加参数数量。65b 变成 70b ，7b 变成 8b ，从 Llama 来看，谷歌把 Gemma 从之前的 7b 常规大小变成了 9b 。如果我们能在 Llama 4 的 70b 中获得 Llama 3.3 的 405b 性能，那就是很好的进步。”

关于推理模型，有人认为当前的推理和思维链模型在大多数使用场景中并不适用，需要在速度和效果之间取得平衡。

同时，也有用户希望 Llama 4 能够在保持性能的同时减小模型大小，或者有新的架构和集成工具。

总之，这次关于 Llama 4 的讨论充分展现了大家对其的热切期待和各种不同的期望方向。究竟 Llama 4 会带来怎样的惊喜，让我们拭目以待。