我没看到太多这种参数量级的对比。你有什么想法吗?
讨论总结
原帖发起了关于Llama 3.3 70b和Deepseek r1 70b哪个更好的讨论,由于没有太多这种参数规模的比较,评论者们从不同方面给出观点。有的认为两者优劣取决于任务或使用目的,还有评论者分享了自己使用这两个模型在指令遵循能力方面的感受,以及关于Deepseek R1模型操作时系统提示使用的观点。
主要观点
- 👍 没有足够参数规模的比较信息
- 支持理由:原帖作者表示没看到太多这种规模参数的比较。
- 反对声音:无。
- 🔥 Llama 3.3 70b和Deepseek r1 70b的优劣取决于使用目的
- 正方观点:不同任务对模型要求不同,所以好坏取决于使用场景。
- 反方观点:无。
- 💡 Llama 3.3 70b在遵循指令方面表现出色,相比其他模型有优势
- 理由:多位评论者通过自身使用感受得出这一结论。
- 反对声音:无。
- 💡 Deepseek R1蒸馏模型遵循指令能力不如Llama
- 理由:部分评论者通过使用发现Deepseek R1在这方面存在不足。
- 反对声音:无。
- 💡 对于DeepSeek R1模型,使用时需要详细冗长系统提示以引导推理方向
- 理由:评论者根据使用经验得出。
- 反对声音:有评论者认为不推荐使用系统提示,会干扰其思维方式。
金句与有趣评论
- “😂 Depends on what you’re doing.”
- 亮点:简洁地表达了模型好坏与使用目的相关的观点。
- “🤔 Llama 3.3 70b is pretty awesome and very difficult to beat when it comes to following instructions.”
- 亮点:强调了Llama 3.3 70b在指令遵循方面的优势。
- “👀 I haven’t found the Deepseek distills to be as exciting as the full sized V3 release.”
- 亮点:从自身使用体验对比了Deepseek和Llama 3.3的感受。
- “🤔 For R1 you have to have a very detailed and verbose system prompt to make sure that the model reasons in the direction you want - depending on what tasks you’re trying to accomplish”
- 亮点:指出DeepSeek R1模型在使用时系统提示的要求与任务相关。
- “👀 They actually recommend you not use a system prompt for R1. Over - steering will interfere with the thinking style it was trained on.”
- 亮点:提出了关于DeepSeek R1模型使用系统提示的不同看法。
情感分析
总体情感倾向为中性,主要是在理性地探讨两个模型的相关性能。分歧点在于DeepSeek R1模型使用系统提示是否有必要,原因是不同的评论者基于自己的使用经验和对模型的理解不同。
趋势与预测
- 新兴话题:关于模型在不同任务场景下的具体表现可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:有助于使用者在选择模型时更有针对性,同时也能为模型开发者在优化模型性能时提供参考方向。
详细内容:
标题:《Llama 3.3 70b 与 DeepSeek R1 70b,谁更出色?》
在 Reddit 上,有这样一个热门话题:“Which one works better, llama 3.3 70b or deepseek r1 70b?” 该帖子获得了众多关注,评论数众多。原帖主要是在探讨这两种模型在参数规模相同的情况下,哪一个表现更优,并表示未见到太多相关对比。
这一话题引发了激烈的讨论,主要观点如下:
有人认为取决于具体任务。有人表示还没发现 DeepSeek 精简版像完整尺寸的 V3 版本那样令人兴奋,并且 Llama 3.3 70b 在遵循指令方面相当出色,很难被超越。有人指出这种 R1 精简模型与 Llama 相比,遵循指令的能力不太好。还有人提到推理模型通常不太能很好地遵循指令,因为这有点违背它们的编程/微调,不只 Llama 是这样。
有人说对于 R1,必须有非常详细和冗长的系统提示,以确保模型按照期望的方向推理,这取决于要完成的任务。但也有人表示实际上不建议对 R1 使用系统提示,过度引导会干扰其训练的思维方式。
讨论中的共识在于都认可模型的表现取决于具体的应用场景和任务。
特别有见地的观点是,指出推理模型在遵循指令方面存在普遍问题并非个别现象,这丰富了对于模型局限性的认识。
究竟哪一个模型更出色,可能还需要根据具体的使用需求和场景来判断。但通过这次讨论,让我们对这两种模型有了更深入的了解和思考。
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