讨论总结
整个讨论围绕云提供商(如Lambda)在模型方面存在的混淆概念问题展开。有观点指出Lambda相关内容与Deepseek R1无关,却可能被混淆,Replicate上工作人员发布内容未澄清模型情况且有误导性,问题可能从Ollama传播,不过Lambda的Thomas对教程不清晰致歉并阐述了他们在模型提供上的计划。总体氛围比较理性地探讨相关模型的混淆和改进情况。
主要观点
- 👍 Lambda的相关内容与Deepseek R1无关
- 支持理由:当深入查看时,内容是关于运行蒸馏版llama 70b模型的指令
- 反对声音:无
- 🔥 Lambda可能存在混淆概念的情况
- 正方观点:内容与Deepseek R1无关却被联系,有人认为其想赚钱所以混淆概念
- 反方观点:Lambda的Thomas致歉并澄清是教程不清晰的问题,并非故意混淆
- 💡 在Replicate上工作人员发布的内容未澄清相关模型存在混淆
- 解释:发布内容中的描述有误导性,没有对相关模型情况进行澄清
- 💡 问题可能从ollama开始传播
- 解释:Ollama的命令未提及llama - 70b会造成误解,可能是混淆的源头
- 💡 已在Lambda Chat免费提供完整671B
- 解释:Lambda在自己的测试平台免费提供完整版本模型以解决部分问题
金句与有趣评论
- “😂 When you click deeper, it’s instructions on running the distilled llama 70b model… Nothing to do with Deepseek R1 that "shook the stock market".. as they put it.”
- 亮点:直接指出Lambda相关内容深入看与Deepseek R1无关
- “🤔 well of course they want to make money”
- 亮点:暗示Lambda混淆概念可能是为了获利
- “👀 posted by Staff with no clarification, quite the opposite in fact”
- 亮点:指出Replicate上工作人员发布内容的问题
- “🤔 So maybe the issue is spreading from ollama here”
- 亮点:提出问题传播源头可能是ollama
- “👍 Thomas at Lambda here - we apologize for not being clearer about using a distilled version in the tutorial”
- 亮点:Lambda的人员就教程不清晰致歉
情感分析
总体情感倾向是较为理性地探讨问题。主要分歧点在于Lambda是否故意混淆概念,一方认为存在混淆概念获利的嫌疑,另一方则有Lambda的人员出来解释是教程不清晰的问题。可能的原因是不同的立场和掌握信息的程度不同,普通用户基于表面现象怀疑混淆概念,而Lambda内部人员则清楚是教程的失误。
趋势与预测
- 新兴话题:Lambda即将在推理API上推出完整版本模型可能引发对其性能、影响等方面的后续讨论。
- 潜在影响:如果Lambda能解决好模型混淆的问题,可能会提升在云服务市场上的形象,反之则可能影响用户信任度。
详细内容:
标题:关于云提供商 Lambda 模型的热门讨论
在 Reddit 上,一个名为“Even established cloud providers like Lambda are propagated the confusion about R1 vs the distilled models”的帖子引起了广泛关注,获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了 Lambda 等云提供商在模型方面存在的一些混淆情况。
帖子中,有人指出 Lambda 的某些操作说明在运行蒸馏的 llama 70b 模型时不够清晰,还有人提到在 replicate 网站上发布的相关内容也缺乏明确说明,认为问题可能源于 ollama。不过,Lambda 的工作人员托马斯出面道歉,表示已经在教程介绍中进行了澄清,并正在努力为教程添加扩展以解决完整版本的问题。
讨论焦点与观点分析: 有人认为云提供商为了盈利可能故意制造这种混淆。但也有人觉得可能只是操作说明不够完善导致的误解。比如,有用户提到“当你深入点击,它是关于运行蒸馏的 llama 70b 模型的说明……与‘震动股票市场’的 Deepseek R1 毫无关系,正如他们所说”。 有趣的是,讨论中还有用户提到 Lambda Chat 的颜色主题问题,认为不喜欢其深色主题的颜色,希望能够改变。而工作人员回应称在界面左下角有“主题”链接可切换,若不行会反馈以进行调整。
总的来说,这次讨论既涉及到云提供商模型的专业性问题,也包含了用户对于产品使用体验的反馈。希望相关云提供商能够不断改进,为用户提供更清晰和优质的服务。
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