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我想第一个在这里分享这个消息。Qwen2.5 - 1M是Qwen2.5的长文本版本，支持100万标记的上下文长度。链接：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25 - 1m - 679325716327ec07860530ba。相关的r/LocalLLaMA的另一个人关于“Qwen 2.5 VL”模型的帖子：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1iaciu9/qwen_2.5_vl_release_imminent/。编辑：博客文章：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5 - 1m/；技术报告：https://qianwen - res.oss - cn - beijing.aliyuncs.com/Qwen2.5 - 1M/Qwen2_5_1M_Technical_Report.pdf。感谢u/Balance -

讨论总结

这个讨论主要围绕Qwen2.5 - 1M的发布展开。参与者从多个技术角度对其进行分析，包括显存需求、模型在不同上下文长度下的实用性、性能表现等，也涉及对相关开源AI发展的看法，大家积极分享观点、数据、资源链接等，整体氛围积极且充满技术交流氛围。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 - 1M虽很棒但对VRAM要求很高
    • 支持理由：如Qwen2.5 - 7B - Instruct - 1M至少需要120GB VRAM等数据表明显存需求大。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不同大小的模型在不同的使用场景下有不同的表现
    • 正方观点：7B或14B模型在1M上下文长度下对于家庭使用和实际生产力而言不太有用。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen2.5 - 1M会很快对上下文产生幻觉
    • 解释：有评论者通过测试指出该问题。
  4. 💡 开源AI有强劲的开端
    • 解释：Qwen 2.5系列的发布展现出开源AI的良好发展态势。
  5. 💡 模型在50,000个标记语境下开始出现幻觉，质疑模型的可用性
    • 解释：有评论者分享自己测试时的体验。

金句与有趣评论

  1. “😂 We’re gonna need a bigger boat moat.”
    • 亮点：幽默地表达随着新技术出现可能需要更多保障资源。
  2. “🤔 Nice! Just need 500 GB vram now 😅”
    • 亮点：简洁表达出对Qwen2.5 - 1M的认可和对其显存需求高的看法。
  3. “👀 I don’t think a lot of us will ever get to use the full potential of these models, but we’ll definitely make the most of these releases how we can, even if hardware constrained.”
    • 亮点：理性看待受硬件限制难以完全发挥模型潜力的情况。
  4. “😂 Is this big enough yet to fit an entire senate budget bill?”
    • 亮点：以幽默的方式调侃Qwen2.5 - 1M的规模。
  5. “🤔 It would be interesting to experiment if 14B can achieve good results in specialized tasks given long context, compared to 70B - 123B models with smaller context.”
    • 亮点：提出一个有趣的模型对比实验设想。

情感分析

总体情感倾向积极正面，大部分评论者对Qwen2.5 - 1M的发布表示认可、惊叹或者期待。主要分歧点在于对模型实用性和显存需求的看法，部分人认为模型存在显存要求高、实用性欠佳的问题，这可能是因为不同的使用场景、测试方式以及对模型的不同期待导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：如模型量化、性能增强算法研究等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：可能会促使硬件制造商考虑满足此类模型的需求，对人工智能技术在长文本处理等应用场景的发展产生推动作用。

详细内容：

《Qwen2.5-1M 在 HuggingFace 发布，引发 Reddit 热议》

近日，Reddit 上一则关于“Qwen2.5-1M 在 HuggingFace 发布”的帖子引发了众多网友的关注和热烈讨论。该帖子称，Qwen2.5-1M 是 Qwen2.5 的长上下文版本，支持 100 万 token 的上下文长度，并提供了相关链接。截至目前，该帖子已获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

一是对模型性能和实用性的见解与观点。有人称赞其性能出色，如 [iKy1e] 表示“哇，太棒了！而且它们仍然是 apache-2.0 许可的”；但也有人提出质疑，像 [neutralpoliticsbot] 认为“看到它在 5 万 token 上下文时就开始幻觉，不明白这个怎么能用”。

二是个人经历和案例分享。[DiMiTri_man] 分享道：“我在我的 1080ti 上运行 qwen2.5 - coder:32b，上下文长度为 32000，对我的用例来说性能足够好。我通过 cline 在 vscodium 中设置它，让它在我处理后端工作时处理前端代码。”

三是一些有趣或引发思考的观点。例如，[Pyros - SD - Models] 提到：“这就是所有这些‘新一代 AI’最有趣的地方。我们基本上什么都不知道。我们只是在启示之间跌跌撞撞，靠有根据的猜测和一点运气推动。”

关于模型的性能、所需的 VRAM 空间以及在实际应用中的效果等问题，网友们各抒己见。有人担心模型在处理长上下文时容易出现幻觉和错误，也有人对其在特定任务中的表现充满期待。

这场讨论充分展示了大家对 Qwen2.5-1M 模型的关注和思考，也反映了在 AI 技术快速发展的当下，人们对于新技术的好奇与探索。未来，我们期待看到这一模型在实际应用中的更多表现和改进。