Baichuan-14B-M1是百川智能从零开发的业界首个开源大语言模型,专为医疗场景优化。它在通用能力方面表现出色,在医疗领域展现出强大性能。在大多数通用基准评估中,它取得与相似规模模型相当的结果,而在医疗场景中优于规模大五倍的模型。以下是该模型的核心特性:基于20万亿高质量医疗和通用数据从头开始训练;针对20多个医疗部门进行专业建模,具备精细的医疗专业知识;引入创新模型架构,显著提高上下文理解和长序列任务性能。基础模型链接,指令模型链接
讨论总结
这个讨论围绕Baichuan - M1 - 14B模型展开。部分评论者对模型声称的20万亿高质量数据来源表示怀疑,还有人对其基准分数存疑,认为可能存在刷分情况。不过也有评论者对该模型专注于医疗训练感到兴奋,认为有助于人类事业,并且有评论者表示对模型感兴趣,想要尝试使用,正在等待GGUF版本。整体氛围是既有质疑也有支持。
主要观点
- 👍 对Baichuan - M1 - 14B专注医疗训练感到兴奋,认为有助于人类事业
- 支持理由:认为医疗训练对人类有益
- 反对声音:无
- 🔥 质疑模型20万亿高质量数据的来源
- 正方观点:20万亿数据量巨大,难以想象来源
- 反方观点:在中国医院获取数据比较容易
- 💡 对Baichuan - M1 - 14B的基准分数存疑
- 解释:认为需要等待他人测试以确定是否存在刷分情况
- 💡 对Baichuan - M1 - 14B模型有尝试的意愿且在等待GGUF版本
- 解释:被模型吸引,期待试用
金句与有趣评论
- “😂 trust me bro, they have warehouses full of monkeys hopping around on typewriters”
- 亮点:以幽默的方式调侃数据获取可能的荒诞来源
- “🤔 Excited to see medical focused training. Can only help the humanity cause.”
- 亮点:表达出对模型医疗训练方面积极正面的看法
- “👀 Benchmark scores are questionable–I’ll wait for a bit so others can test if this is purely benchmaxxing :)”
- 亮点:对模型基准分数提出合理质疑并表示等待更多测试
情感分析
总体情感倾向是混合的,既有质疑的负面态度,也有支持和期待的正面态度。主要分歧点在于对模型数据来源和基准分数等方面的看法。可能的原因是大家对新模型的信任度和期待值不同,有些人比较谨慎,有些人则更乐观积极。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会有更多关于模型本地运行相关的深入讨论,如运行所需的具体配置等。
- 潜在影响:如果模型确实在医疗领域表现出色,可能会对医疗相关的人工智能应用发展产生推动作用。
详细内容:
标题:关于 Baichuan-M1-14B 语言模型的热门讨论
近日,Reddit 上关于 Baichuan-M1-14B 语言模型的讨论引发了众多关注。这个由 Baichuan 智能公司从零开发的开源大型语言模型,特别针对医疗场景进行了优化。该帖子介绍了其在通用能力方面表现出色,在医疗领域更是性能强大,在多数通用基准评估中能与同规模模型媲美,在医疗场景中甚至超越规模大五倍的模型。同时还列举了模型的核心特征,包括基于 20 万亿优质医疗和通用数据的从零训练、针对 20 多个医疗部门的专业建模以及创新的模型架构等。帖子还提供了模型的链接。截至目前,此帖获得了大量的点赞和众多评论。
讨论的焦点主要集中在数据获取和模型的实际应用等方面。有人质疑训练数据的来源,比如有人说:“从零训练?这些实验室从哪里找到 20 万亿的高质量数据?”也有人以幽默的方式调侃:“相信我,他们有满仓库的猴子在打字机上乱蹦。”还有人认为对于模型的基准分数存疑,比如有人表示:“基准分数值得怀疑——我会先等等,看其他人测试这是否只是为了刷分。”但也有人对模型在医疗领域的专注训练感到兴奋,认为这有助于人类事业,比如有人说:“很期待看到针对医疗的训练。只能对人类事业有所帮助。”还有人表示愿意尝试该模型,比如有人说:“我很想试试这个。等着 GGUF。”同时也有人关心模型是否能像 Meta 的模型一样在本地使用,有人问道:“等等,我有点困惑。不好意思我的无知,但这个也能像 Meta 的模型一样在本地使用吗?”有人回复称:“嗯……可以?模型权重在 huggingface 上,所以理论上如果你有足够的 VRAM 和其他规格,你完全可以在本地运行。不过 llama.cpp 这类推理引擎可能还需要一段时间才能支持。”
这场讨论反映出人们对新技术的好奇和期待,同时也伴随着一些疑虑和困惑。但无论如何,Baichuan-M1-14B 语言模型的出现无疑为行业带来了新的思考和可能性。
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