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我们凭借最新的开源模型Qwen2.5 - 1M提升竞争力!现在支持100万标记的上下文长度。以下是新内容:开放模型:Qwen2.5 - 7B - Instruct - 1M和Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M,这是我们首批处理100万标记上下文的模型!闪电般快速的推理框架:我们已经完全开源基于vLLM并结合稀疏注意力方法的推理框架。体验对100万标记输入快3到7倍的处理速度!技术深入探究:查看我们详细的技术报告以获取Qwen2.5 - 1M系列背后的所有有趣细节!

讨论总结

原帖介绍了Qwen2.5 - 7B - Instruct - 1M和Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M这两个新的开源模型,包括百万级标记上下文长度、快速推理框架和技术报告等新特性。评论者们大多积极回应,有表达感谢和鼓励的,有分享相关资源的,也有针对模型在技术方面如运行所需显存、CPU上的速度、模型的用例等提出疑问或观点的。

主要观点

  1. 👍 对Qwen表示感谢并鼓励继续工作
    • 支持理由:Qwen在开发开源模型方面成果显著。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 量化处于上升状态
    • 正方观点:未阐述具体理由,可能基于Qwen2.5系列新模型相关情况。
    • 反方观点:无。
  3. 💡 即使Qwen2.5 - 1M模型只能处理25万标记也非常有用
    • 理由:虽可能达不到宣称的100万标记上下文长度,但仍认可其价值。
  4. 💡 认可模型工作令人印象深刻,好奇在CPU上的速度
    • 理由:模型本身特性令人赞赏,对速度在不同环境下的表现好奇。
  5. 💡 运行相关模型需要100GiB显存
    • 理由:基于对模型运行的了解或推测。

金句与有趣评论

  1. “😂 Thanks, qwen; keep up the excellent work!”
    • 亮点:简洁地表达了对Qwen的积极态度。
  2. “🤔 Quants are up btw :)”
    • 亮点:简短地指出量化的上升状态。
  3. “👀 我很兴奋看到我们能用这个做些什么。”
    • 亮点:表达了对新模型的期待。
  4. “😉 How much faster is it on cpu?”
    • 亮点:体现了对模型在CPU上速度的好奇。
  5. “😎 AppearanceHeavy6724: you will need 100GiB vram for that.”
    • 亮点:明确指出运行模型的显存需求。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少,可能因为目前还处于模型发布初期,大家更多是在表达初步的看法和疑问。大多数评论者对Qwen2.5系列新模型持正面态度,少数只是在技术层面提出问题而未涉及反对态度。

趋势与预测

  • 新兴话题:模型在不同硬件(如CPU、GPU)上的性能表现及内存需求。
  • 潜在影响:如果这些模型在实际应用中达到较好效果,可能会推动相关领域(如自然语言处理)的发展,也可能会影响到其他开源模型的发展方向。

详细内容:

标题:全新开源模型 Qwen2.5 引发 Reddit 热议

近日,Reddit 上一则关于“Meet Qwen2.5-7B-Instruct-1M & Qwen2.5-14B-Instruct-1M”的帖子备受关注。该帖介绍了最新的开源模型 Qwen2.5 ,并提到其支持 100 万 token 的上下文长度,还包括闪电般的推理框架等内容,链接为https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1883557964759654608。此帖获得了众多点赞和评论,引发了广泛讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面:

有人表示对新模型的期待,如用户说:“我非常兴奋能看到我们能用这个做些什么。即使它实际上只能处理 25 万,那也非常有用。”还有人询问新模型在 CPU 上的速度提升情况,比如:“它在 CPU 上快多少?工作真的令人印象深刻。”

关于模型所需的硬件资源,有人分享道:“你将需要 100GiB 的 VRAM 。”也有人认为:“这在 CPU 推理中是相当可行的。”还有用户提到相关的计算资源估算网站:“Yes, there are. 不确定这对于 100 万的上下文是否能正确工作。”“This one’s a little simpler, but it’s very intuitive.

有人提出问题:“有没有一种方法或网站可以仅针对上下文 token 大小计算 gguf 模型所需的 GPU 或 CPU 内存?”

同时,也有新手询问模型的使用案例,比如:“嗨。我是新手。这个模型有哪些用例?”“14b GGUF 意味着它比普通的 Qwen 2.5-14B 使用更少的 VRAM 吗?”

讨论中的共识在于大家对新模型的推出普遍持关注和期待的态度,不同观点的碰撞丰富了对新模型的认知。

总的来说,这次关于 Qwen2.5 模型的讨论展现了大家对新技术的热情和好奇,也为相关领域的发展提供了更多思考。