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请查看https://www.arcee.ai/blog/virtuoso - lite - virtuoso - medium - v2 - distilling - deepseek - v3 - into - 10b - 32b - small - language - models - slms

讨论总结

这个讨论是关于特定语言模型相关的话题。包括对模型的表现、规模、蒸馏操作等多方面内容的探讨。其中既有对模型表示喜爱和肯定的声音，如认为某些模型性能不错，也有对模型存在问题的质疑，像模型出现连接错误、表现比其他模型差等，同时还涉及模型相关的硬件条件如GPU集群、硬件加载等话题，整体氛围比较多元，既有积极也有消极情绪。

主要观点

  1. 👍 相关内容看起来不错，对正在进行的提炼工作感到欣慰
    • 支持理由：评论者对标题中的模型相关内容认可，对模型的发展方向满意。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 按Falcon 7B和Qwen 2.5 7B比较情况，模型不应有这么差分数
    • 正方观点：基于Falcon 7B和Qwen 2.5 7B的比较，模型分数不应这么差。
    • 反方观点：不同评估设置下基准数字不能直接比较，不能以此判断模型差。
  3. 💡 32b是较好的规模，72b相对32b性能提升有限
    • 理由：32b处于较好的“甜蜜点”，72b相对32b在性能提升上性价比不高。
  4. 💡 Virtuoso Lite 10B模型有不错的性能表现
    • 理由：通过与Falcon 10B Instruct对比数据得出。
  5. 💡 对重复蒸馏为Qwen表示不解
    • 理由：Deepseek已有蒸馏为Qwen的操作，不理解为何再次进行。

金句与有趣评论

  1. “😂 Looks pretty solid.”
    • 亮点：简洁表达对相关内容的肯定态度。
  2. “🤔 I wouldn’t expect such bad scores considering Falcon 7B is comparable to Qwen 2.5 7B:”
    • 亮点：通过对比表达对模型分数差的疑惑。
  3. “👀 32b R1 distill would be a sweetspot.”
    • 亮点：提出对32b R1蒸馏的看好态度。
  4. “😂 It doesn’t have the same vibe as Deepseek V3 at all, it feels like a generic Qwen/OpenAI finetune.”
    • 亮点：生动描述模型体验的差异。
  5. “🤔 Why do they release these models when they clearly perform worse than Qwen 2.5 equivalents?”
    • 亮点：直接提出对模型发布的疑问。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极的情感，如对模型某些方面表示肯定、兴奋等，也有消极的情感，如对模型表现差的质疑和失望。主要分歧点在于模型的表现是否合格以及一些操作（如蒸馏操作、模型发布等）是否合理，可能的原因是不同人对模型的期望不同，以及评估的标准和角度存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的硬件相关因素（如GPU集群、硬件加载等）对模型性能和使用的影响可能会引发后续更多讨论。
  • 潜在影响：对语言模型开发方向可能产生影响，如果模型表现和硬件相关问题得到更多关注，可能促使开发者在这些方面进行优化改进。

详细内容：

标题：关于 Arcee AI 模型新动态的热门讨论

最近，Reddit 上一则关于 Arcee AI 模型的帖子引发了广泛关注。该帖子（https://www.arcee.ai/blog/virtuoso-lite-virtuoso-medium-v2-distilling-deepseek-v3-into-10b-32b-small-language-models-slms）介绍了 32B 规模的 V3 模型的蒸馏情况，很快还将推出 R1 版本。此帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的讨论主要集中在模型的性能、优势以及存在的问题等方面。有人认为看起来相当不错，比如有人说：“[FrostyContribution35] Looks pretty solid, I really liked their SuperNova Medius model, glad they are doing proper distillations”。但也有人提出质疑，如“[x0wl] The only problem is that they’re not good” 。

讨论焦点与观点分析： 有人指出 Arcee AI 作为一家盈利公司，在模型表现不如 Qwen 2.5 等效模型的情况下发布新模型，让人不解，比如“[AaronFeng47] Why do they release these models when they clearly perform worse than Qwen 2.5 equivalents? It’s not like they are just a bunch of enthusiasts experimenting; Arcee AI is a for - profit company, and this really doesn’t look good.” 也有人认为基准测试的结果其实挺好，只是未包含更多编码工作负载等方面的基准套件，比如“[ResearchCrafty1804] The results from the benchmarks look quite good actually. My only concern is that they didn’t include more benchmark suites like for coding workloads” 。 还有用户分享了自己使用相关模型和硬件的经历，比如“[a_beautiful_rhind] I had only 2x3090 for many months and loaded tons of 70b models in both GGUF and EXL2. You get less context so you might have to settle for 16-32k. If you have everything accelerated and use one of the cards to output video you may have a harder time.” 对于 32B 模型是否是一个好的“甜蜜点”，大家看法不一。有人觉得 72B 推理能力虽更强但也有限，32B 已不错，比如“[ttkciar] surely someone will distill a 72B eventually, but in the meantime 32B is fine. 72B inference is only somewhat more competent than 32B; it’s where parameter scaling starts hitting diminishing returns, making 32B a pretty good “sweet spot”.” 但也有人担心模型的推理能力等问题。

讨论中的共识在于大家都对模型的性能和发展表现出了高度关注。一些独特的观点，如关于模型在不同硬件配置下的运行情况，丰富了讨论的内容。

总的来说，这次关于 Arcee AI 模型的讨论展现了大家对新技术的期待和担忧，也为模型的进一步发展提供了多角度的思考。