原贴链接

各位，展示的时候到了。附上DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B的HuggingFace链接。

讨论总结

这个帖子主要是展示了DeepSeek相关的三个模型的链接，引发的讨论热度较低。评论内容包括对DeepSeek项目的肯定赞赏，也有对其中涉及的知识蒸馏概念的疑问，如蒸馏版本的含义、是否为自动训练系统等，还有对这些模型能否在LM studio运行的讨论，包含目前不能运行的原因以及现在能运行是因为运行时更新等情况。

主要观点

  1. 👍 对DeepSeek相关项目表示肯定，认为在相关领域表现突出
    • 支持理由：评论者用“kill the game”这种口语化表达可能是赞赏其在行业内影响力大
    • 反对声音：无
  2. 🤔 询问蒸馏版本和Deepseek蒸馏版llma的含义
    • 正方观点：提问者想了解概念
    • 反方观点：无
  3. 💡 解释蒸馏是用大模型输出来训练小模型
    • 支持理由：对知识蒸馏概念的科普解释
    • 反对声音：无
  4. 👀 指出目前模型在LM studio不能运行及出现的错误
    • 支持理由：自身测试或了解到相关情况
    • 反对声音：有回复称现在能运行
  5. 🚀 表示现在模型能运行是因为运行时更新
    • 支持理由：给出了运行时更新的信息
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 SP4595: They kill the game”
    • 亮点：简洁且口语化地表达对DeepSeek项目的肯定
  2. “🤔 Peetlin: What is distilled version? What is mean deepseek distilled llma?”
    • 亮点：引出关于知识蒸馏概念的讨论
  3. “👀 Dankotat: at the moment those models are not working.”
    • 亮点：明确指出模型目前运行的问题
  4. “💡 LetterRip: Distillation is taking a large model (The newly released Deepseek - R1 671B parameter model) and using the outputs (logits) to train a smaller model. In this case the smaller model is one of llama models.”
    • 亮点：详细解释知识蒸馏的操作
  5. “🚀 Thrumpwart: Works now, they just issued a llama.cpp runtime update.”
    • 亮点：解释模型现在能运行的原因

情感分析

总体情感倾向为正面，主要分歧点在于模型能否在LM studio运行，可能的原因是不同用户的测试环境、使用的版本等存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于DeepSeek模型的更多应用场景或者进一步优化改进的讨论。
  • 潜在影响：如果这些模型在更多平台成功运行，可能会对相关人工智能领域的发展产生推动作用，如促进更多基于这些模型的开发或者研究。

详细内容：

《关于 DeepSeek 模型的热门讨论》

最近，Reddit 上有个关于 DeepSeek 模型的帖子火了，它包含了 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 14b 等相关内容，并提供了多个链接：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 、https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 、https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ，引发了众多网友的关注和讨论。

在讨论中，有人指出：“蒸馏是采用一个大型模型（新发布的 Deepseek-R1 671B 参数模型），并使用其输出（对数概率）来训练一个较小的模型。在这种情况下，较小的模型是其中的一个 llama 模型。”还有人说：“您只是使用了原始模型的相同训练材料和结果。所以它不需要任何额外的人类反馈等。”有人称赞道：“这太聪明了……”也有人感慨：“哦，这太他妈聪明了……这有点像将在大型模型中完成的训练转移到较小的模型中。”还有人表示：“就像较小的模型知道答案，尽管它不知道为什么。”

关于模型在 LM 工作室的运行情况，有人提问：“有人知道这些东西是否在 LM 工作室运行吗？”有人分享个人经历：“目前那些模型还无法运行，会出现这样的错误：Parser Error: Expected closing statement token. OpenSquareBracket!== CloseStatement. ”也有人说：“70B 版本在 LM 工作室的 OSX 上也这样。”还有人提到：“现在可以运行了，他们刚刚发布了 llama.cpp 运行时更新。”“哎呀，我刚刚删除了它 ：( 正在重新下载。”“更新到 3.7-2 。”“我也一样。”有人发表见解：“Llama 和 Qwen 都可以在 LM 工作室运行，所以对于相同大小的模型，您应该能够使用相同的设置。代码或结构没有任何变化。”

这次讨论的核心问题在于对 DeepSeek 模型的蒸馏过程的理解以及其在不同平台的运行情况。不同的观点和经历交织在一起，丰富了对这一话题的探讨。