这是我对R1的Qwen 7B蒸馏模型的日语微调版本。现在它能用日语输出思考过程,日本受众可以理解。模型、代码和数据均为开源。我很乐意与大家合作创建一个更具多语言性的模型。https://huggingface.co/lightblue/DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 7B - Japanese
讨论总结
原帖作者分享了对R1的Qwen 7B distil进行日语微调的成果,模型、代码和数据均开源,并希望合作构建多语言模型。评论者们的话题比较多样,包括询问制作其他语言(如法语、俄语、越南语、马来语等)版本的可能性、对微调必要性的质疑、模型翻译成本、模型在不同语言环境下的表现等,整体氛围积极,大家积极探索与模型相关的各种话题。
主要观点
- 👍 对原帖将日语微调模型开源表示赞赏
- 支持理由:认为这种做法很酷,对相关领域有积极意义
- 反对声音:无
- 🔥 质疑微调模型思考语言为日语的合理性
- 正方观点:模型多基于英/汉语训练,用这两种语言思考更合理,调整思考语言可能导致更多问题
- 反方观点:日语初学者觉得日语思考输出很有趣,有价值
- 💡 询问能否制作其他语言版本的模型
- 解释:很多评论者对不同语言(法语、俄语、马来语等)版本表示关注,希望能制作或者得到相关操作指南
- 💡 分享制作多语言模型的计划
- 解释:原帖作者打算在周末制作基本的多语言模型,可能加入法语版本
- 💡 对模型翻译成本感兴趣
- 解释:有人询问将模型翻译为日语的OpenAI账单金额
金句与有趣评论
- “😂 wow, dude this is cool!”
- 亮点:简洁表达对原帖开源日语微调模型的赞赏
- “🤔 然而,这些模型在产生的语言方面存在不一致性 - 当使用日语进行提示时,经常会输出中文或英语。”
- 亮点:指出模型语言输出存在的问题,解释了微调的原因
- “👀 Isn’t this sort of thing just creating a dumber model?”
- 亮点:对调整模型思考语言为日语提出质疑,引发思考
- “😂 I need one that can output my girlfriends thinking in plain English. OP?”
- 亮点:以幽默的方式提出自己对模型的特殊需求,与原帖内容形成有趣互动
- “🤔 我发现有时候思考过程比最终答案更有价值。”
- 亮点:从不同角度看待模型输出,强调思考过程的价值
情感分析
总体情感倾向是积极的,大部分评论者对原帖作者的开源工作表示赞赏。主要分歧点在于对模型思考语言调整为日语这一做法是否合理,原因是部分人从模型训练基础、效率等理性角度出发认为不合理,而另一部分人从趣味性、对特定受众的价值等角度认为是有意义的。
趋势与预测
- 新兴话题:不同语言版本的模型制作以及模型在不同语言环境下的表现。
- 潜在影响:如果成功制作多语言模型,可能会促进语言模型在更多语言文化背景中的应用,推动相关领域的多语言发展。
详细内容:
标题:关于日本版 R1 Qwen 7B 微调模型的热门讨论
在 Reddit 上,有一个关于日本版 R1 Qwen 7B 微调模型的帖子引发了广泛关注。该帖子介绍了这一模型现在能够用日语输出其思考过程,使其能被日本观众理解,并且模型、代码和数据全部开源。此帖获得了众多用户的参与,评论数众多。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面: 有人询问能否做一个法语版本,并希望能得到指导。还有用户表示会在本周末尝试制作一个基础的多语言模型,如果能及时完成,也会将法语包含在内。有人好奇制作这样的模型成本是多少,想制作一个越南语版本。也有人提到了提醒功能,并提出了一系列关于模型的问题,比如是否购买 GPU 时间、在哪儿购买、成本如何、耗时多久以及是否对模型进行了基准测试等。
关于微调模型而不是使用系统提示的问题,有人认为这些模型在产出的语言上不一致,经常在日语提示下输出中文或英语,因此开发了日语版本。
有人质疑这种微调是否会创建一个更“笨”的模型,认为应该让模型以对其最优的方式思考,只要能达到正确的结果,对思考过程不感兴趣,这只是一个不错的噱头。但也有人认为日语可能比英语更具可学习性,比如单个汉字有可分辨的含义等。还有用户分享自己作为日语学习者,觉得看到用日语输出的思考过程非常有趣。
有人询问能否对 deepseek-r1 的其他版本如 7B、14B、32B、70B 进行同样的操作。有人尝试用韩语实验,认为原始的 DeepSeek - R1 版本在除英语和中文外的语言上非常不稳定,同时对使用 ChatGPT 生成的数据进行训练表示怀疑。有人希望能有一个能以普通英语输出女朋友思考过程的模型,还有人想要一个能以“Z 世代”方式思考的模型,也有人询问能否制作马来语版本或是否有相关指南。
这场讨论展现了大家对多语言模型的浓厚兴趣和各种思考,同时也反映了在模型开发和应用中的诸多问题和挑战。
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