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讨论总结

这个讨论主要围绕R1及其蒸馏模型在除法精度上的稳健性比较展开。部分评论者对这种比较方式本身提出了质疑,如认为比较R1与其提炼物缺乏意义,或者怀疑这种比较方式是否与人们的认知相违背。在模型性能方面,有观点指出合成数据训练可能降低性能、蒸馏采样程序对模型性能的影响等。同时,也有对未来模型构建提出期望,避免在概率数学运算上浪费权重。此外,还有一些低热度的评论涉及到图表解读、视觉相似以及对特定模型版本在消费级硬件上运行的期待等话题,整体氛围是多元且存在争议的。

主要观点

  1. 👍 不能以特定除法精度比较R1与其蒸馏模型的稳健性
    • 支持理由:蒸馏采样过程不会针对这个除法精度基准进行优化
    • 反对声音:无
  2. 🔥 怀疑Deepseek在Qwen 2.5 32B的RL价值表述上不诚实
    • 正方观点:SFT蒸馏模型比较中的微调数据集与格式问题可能影响结果,完整的R1进一步调整会更强大
    • 反方观点:无
  3. 💡 合成数据训练会使模型只得到表面结果,整体智能受影响
    • 支持理由:仅在合成数据上蒸馏和训练只能得到表面结果
    • 反对声音:没有证据表明合成数据导致32B模型在该基准表现差
  4. 💥 32B模型表现差是因为没在意蒸馏采样输入输出对
    • 支持理由:无
    • 反对声音:有观点认为是合成数据导致问题
  5. 🤔 未来模型不应过度在概率数学运算上浪费权重
    • 支持理由:执行概率数学运算是错误的一大来源,在推理步骤间使用工具能更好解决相关问题
    • 反对声音:无

金句与有趣评论

  1. “😂 mmmm, Watermelon”
    • 亮点:与主题毫无关联,突然提及西瓜,显得奇特
  2. “🤔 R1 is not ripe yet, please do not eat.”
    • 亮点:以诙谐方式回应提及西瓜的评论,把R1类比为未成熟事物
  3. “👀 You can clearly see that the 32b model isn’t nowhere near in depth but the shallow one it has is as good as the 600b one.”
    • 亮点:通过对图表的解读,阐述32b模型与600b模型在深度和效果上的关系
  4. “😉 yes. I have said this a million times over and over again, training on synthetic data is not good, it decreases performance, and can never do better than the original model.”
    • 亮点:强调自己多次表达对合成数据训练的负面看法
  5. “🤨 IRL I aks the model to output python code that will do all the necessary computations, I don’t need it to be able to count at all, so I struggle to understand the relevance of this metric.”
    • 亮点:对所讨论的指标相关性提出质疑,从实际应用角度出发

情感分析

总体情感倾向较为复杂,既有理性的分析探讨,也存在一些质疑和争议。主要分歧点在于对合成数据训练、模型性能比较方式等方面的看法。可能的原因是不同评论者从不同的专业背景、应用场景以及对模型的理解角度出发,从而形成了不同的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题:对R1 - mini在消费级硬件上运行的期待可能引发关于R1系列产品硬件适配性的后续讨论。
  • 潜在影响:如果关于合成数据训练影响模型性能的观点得到更多认同,可能会影响相关模型训练策略在机器学习领域的调整。

详细内容:

标题:Reddit 上关于模型比较与训练方法的热烈讨论

最近,Reddit 上一则关于比较 R1 及其蒸馏模型在除法精度方面的健壮性的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和评论,大家围绕着模型的性能、训练方法以及数据使用等问题展开了热烈的讨论。

在讨论中,有人指出不能单纯以这种方式看待问题,因为蒸馏采样过程不一定会针对此除法精度基准进行优化。在蒸馏时,会有意识地选择大模型的某些属性进行采样。也有人认为,仅依靠合成数据进行训练和蒸馏只能产生表面层次的结果,其泛化能力会受到很大影响,而像基准测试这样的表面指标可能保持相似。但也有人反驳称,没有证据表明合成数据的使用导致了错误,而是蒸馏过程本身的问题。

还有用户提出,这证明了从真实的 R1 蒸馏出的 Qwen - 32B R1 由于直接在合成数据上训练,所以表现更差,这违背了机器学习的根本目标,即要在训练数据之外也能良好泛化。但也有人认为“在训练数据之外良好泛化”是一个主观标准,需要选择具体的度量指标。

有用户分享道:“每次我这么说,就有 100 个人冲我喊说我错了,尽管这在机器学习中是一个存在了 50 多年的数学理论。”

讨论中的共识在于,大家都在思考如何优化模型训练和蒸馏过程,以提高模型的性能和泛化能力。但在具体原因和解决方案上存在着较大的争议。

总的来说,这次讨论充分展现了大家对于模型技术的深入思考和热烈探讨,也为相关领域的研究提供了更多的思路和方向。