原贴链接

大家好，今天我们发布了一个新模型：Art。我们基于Gemini Flash Thinking数据对Qwen 3B Instruct进行微调。模型卡片：https://huggingface.co/AGI - 0/Art - v0 - 3B（如果喜欢这个模型，请给仓库点赞）。演示：https://huggingface.co/spaces/freeCS - dot - org/Art3B - chat。告诉我你们的想法！

讨论总结

这个讨论围绕新发布的Art模型展开。参与者从多个方面探讨了这个模型，包括它在特定任务（如“苹果挑战”）中的表现、基础模型的选择、数据来源、性能表现、是否能用于聊天、是否存在故障等。讨论中既有对模型的肯定，也有质疑，还有一些人提出了各种疑问，整体讨论热度处于中等水平。

主要观点

  1. 👍 进行“苹果挑战”时需多方面思考以构建合适句子
    • 支持理由：jaMMint展示了详细的“苹果挑战”过程，包括多步骤思考，证明这样才能得出满足要求的句子。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 质疑选择Qwen 3B作为基础模型的合理性，因其规模较小
    • 正方观点：cpldcpu认为对于一个“思考”模型来说3B相对较小。
    • 反方观点：无
  3. 💡 模型存在有时用中文思考的现象
    • 解释：评论者提到模型会有这种现象，并且有人解释是因为基础模型接受大量中文训练。
  4. 💡 认为Art模型在3B方面表现出色
    • 解释：CertainCoat在向模型提问推理问题后，觉得回答不错，虽缺乏同类模型比较经验，但仍认可其表现。
  5. 💡 新模型“Art”存在故障
    • 解释：有评论者指出模型“思考”时代码正确但最终答案无价值且与思维链代码无关。

金句与有趣评论

  1. “😂 常见问题，你的模型是中国政府特工：）。”
    • 亮点：以一种调侃的方式表达对模型有时用中文思考的看法，增加趣味性。
  2. “🤔 Each sentence explores a slightly different context and usage of the word "apple," making the repetition engaging and varied.”
    • 亮点：jaMMint在“苹果挑战”中展示了如何让句子多样化的要点。
  3. “👀 该模型是有问题的。”
    • 亮点：直接表达对模型存在问题的看法，简单明了。
  4. “🤔 I think this specific model’s start was great: Deconstructing the Request: The core request is to create 10 grammatically correct, meaningful English sentences ending with the word "apple" But it just went nowhere and tripped over its own feet.”
    • 亮点：对模型在“苹果挑战”中的表现有具体的评价。
  5. “😎 我认为它在3B方面做得非常棒。”
    • 亮点：直接表达对Art模型在3B方面表现的肯定。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面评价如认为模型表现很棒、令人印象深刻，也有负面评价如指出模型存在故障。主要分歧点在于对模型性能和表现的看法不同，可能的原因是大家使用模型的场景、对模型的期望以及自身的知识背景不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在中文思考方面是否可以改进或者避免，以及如何进一步提高模型在推理问题回答上的准确性。
  • 潜在影响：如果模型存在的问题（如故障等）得不到解决，可能影响其在自然语言处理领域的应用推广；如果表现优秀的方面（如在3B方面的推理能力）得到进一步提升，可能会在相关领域占据一席之地。

详细内容：

标题：关于新思维模型“Art”的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于新模型“Art”的帖子引发了热烈关注。该帖子介绍了“Art”模型，它是在“Qwen 3B Instruct”的基础上，通过“Gemini Flash Thinking”数据进行微调而成。帖子还提供了模型卡和演示的链接。截至目前，该帖子已获得众多点赞和大量评论，大家围绕模型的性能、训练方式等展开了深入讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人通过“苹果挑战”详细阐述了生成以“apple”结尾的 10 个句子的思考过程，包括对请求的解构、主题的头脑风暴、具体例子的构思、句子的结构安排以及最后的完善和编辑等环节。 有用户认为模型的微调存在问题，一些语言模型在单词顺序的处理上表现不佳，即便像 8b 模型现在能解决，但仍有很多模型难以应对。还有用户指出即便模型的推理看似合理，但如果连基本的单词顺序都无法准确把握，那么其推理的价值就值得商榷。 对于模型的选择和数据来源，有人提出疑问，为什么选择 3B 这样较小的模型作为基础，并使用“Gemini Flash Thinking”作为合成数据的来源。回答是由于硬件限制选择了“Qwen 3B”，使用“Gemini”是为了实验其合成数据能否提升模型的整体能力。

有人认为这个模型有时会用中文思考和回答，原因是基础模型“Qwen”接受了大量中文文本的训练，可能存在过拟合。也有人对模型的可用性表示疑问，还有人称赞模型令人印象深刻，有人认为其在 3B 模型中表现出色。

总的来说，关于“Art”模型的讨论呈现出多样性和复杂性，大家在探讨其优点的同时，也对存在的问题进行了深入思考。