原贴链接

模型可在此获取:[https://huggingface.co/sm54/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - Flash - 32B - Preview - Q4_K_M - GGUF](https://huggingface.co/sm54/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - Flash - 32B - Preview - Q4_K_M - GGUF)。原Reddit帖子由u/AaronFeng47发布:https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i9ddj1/skyt132bflash_think_less_achieve_more_cut/。Leetcode 1430提示和思考过程见:https://pastebin.com/hqWfbG7e。我非常惊叹,这个AI的思考过程很流畅。每次我以为它想得太多,但实际上不是,它是在判断情况。唯一的问题:我认为如果问题是未知的,它可能会搞砸最终输出,我觉得它分心了,因为它一直用Python思考,但突然开始用Java写最终代码,我不确定是怎么回事,我没有预先提示它之类的。我运行的命令:ollama pull [hf.co/sm54/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - Flash - 32B - Preview - Q4_K_M - GGUF](http://hf.co/sm54/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - Flash - 32B - Preview - Q4_K_M - GGUF)Ollama run [hf.co/sm54/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - Flash - 32B - Preview - Q4_K_M - GGUF](http://hf.co/sm54/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - Flash - 32B - Preview - Q4_K_M - GGUF)> PROMPT (查看pastebin获取提示)。最终代码如下(Java代码部分)。这里还有模型为确认不同测试用例所做的模拟运行,非常完美(测试用例部分)。哇,真的很厉害。我真的打算在自己的力扣(Leetcode)备考中使用这些思考标签。

讨论总结

原帖对一个融合多种模型的32B模型在处理Leetcode问题时的表现感到惊叹,分享了模型的思维过程、代码执行等情况。评论内容丰富多样,包括对模型融合的呼应、对模型性能的讨论、对原帖中代码的质疑、对模型名称的调侃等,涵盖了技术、模型应用、命名等多个方面,整体讨论氛围较为活跃,大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 原帖对32B模型的表现感到惊叹
    • 支持理由:模型在处理Leetcode问题时思维过程流畅,代码执行能应对多种测试用例。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 对原帖中的代码表示质疑
    • 正方观点:代码是超级基础的树遍历代码。
    • 反方观点:原帖作者可能是对解题过程印象深刻而非仅能解题。
  3. 💡 更喜欢Qwen 2.5指令版本用于编码
    • 支持理由:在自己的编码测试中表现优秀,胜过QWQ融合模型。
    • 反对声音:无。
  4. 👍 推荐FuseAI/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview模型
    • 支持理由:基准测试结果可靠,性能介于其他模型之间。
    • 反对声音:无。
  5. 🔥 认为模型名称存在问题
    • 正方观点:名称冗长且令人困惑像高端大麻名称一样离谱。
    • 反方观点:无。

金句与有趣评论

  1. “🤔 Thanks for using my quant, I actually prefer the Qwen 2.5 Instruct version found below for coding, it’s excellent, and beats the QWQ fuse model in my tests (for coding only).”
    • 亮点:表达了对Qwen 2.5指令版本在编码方面的偏好并给出理由。
  2. “👀 Is it supposed to be some difficult code? It is a super elementary tree traversal…”
    • 亮点:直接对原帖中的代码提出质疑。
  3. “😂 当人类这样做时,我们称之为伪代码 =P”
    • 亮点:以幽默的类比解释AI编程语言转换的现象。
  4. “🤔 I wouldn’t recommend fine tuning a quantized model”
    • 亮点:对量化模型微调提出不建议的观点。
  5. “😉 这些名字变得像高端大麻一样离谱。”
    • 亮点:以奇特的调侃形容模型名称。

情感分析

总体情感倾向较为复杂,有惊叹、赞同、质疑、调侃等多种态度。主要分歧点在于对原帖中模型的评价(如对代码的看法)、对模型名称的看法等。可能的原因是大家从不同的角度(技术、命名习惯、实际应用等)去看待这个32B模型及其相关事物。

趋势与预测

  • 新兴话题:模型在自定义代码库上的微调以及在专有文档上的微调可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响:如果模型微调相关话题得到更多关注,可能会影响模型在不同应用场景下的优化方向,对人工智能在编码、解题等领域的发展产生一定的推动作用。

详细内容:

标题:Reddit 上关于融合模型的热门讨论

在 Reddit 上,一个关于复杂融合模型的帖子引起了广泛关注。原帖主要介绍了一个名为“Sky-T1 + Fuse-O1 + DeepSeekR1 + Qwen32B 融合”的模型,相关链接为:https://huggingface.co/sm54/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-32B-Preview-Q4_K_M-GGUF 。帖子获得了众多点赞和评论,引发了对模型性能、用途、命名方式等多方面的热烈讨论。

在讨论中,主要观点呈现出多样性。有人认为这些模型的名字复杂得让人想起 2023 年 7B 模型的混乱合并。比如有人说:“这些模型名字让我想起了 2023 年末 7B 模型的混乱合并。” 也有人对模型的性能进行了比较和评价,比如:“[Few_Painter_5588] 提到 FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview 的基准测试相当不错,处于 Deepseek R1 和 Deepseek R1 Qwen 32B 蒸馏版之间。” 还有用户讨论了模型在实际编码中的应用,如有人指出:“现实生活中的编码不像 LeetCode 练习那样,问题已经很详细,只需将其转化为代码就能接近解决方案。现实编码更像是产品所有者或解决方案架构师提出复杂的需求。”

对于模型的性能和应用,存在不同的声音。有人觉得这只是简单地重复已有的代码,而有人则称赞其思考问题和解决问题的过程。在命名方式上,很多人认为名字过于冗长和混乱。

讨论中的共识在于大家对模型的关注度很高,都在积极探讨其优缺点和潜在的应用场景。一些独特的观点,如对模型在实际编码中能像架构师一样处理复杂问题的期待,丰富了讨论的内容。

总之,这次关于融合模型的讨论展示了大家对新技术的热情和思考,也反映出在模型发展过程中面临的一些挑战和问题。