仅提供了一个Mistral - Small - 24B - Base - 2501在Hugging Face平台的网址链接,无更多可翻译内容
讨论总结
整个讨论围绕Mistral - Small - 24B - Base - 2501展开。包含模型性能表现(如Qwen对比、准确率等)、模型发展潜力、模型特性(如32k上下文窗口)、对Apache许可的态度、模型微调、期待新模型发布等多方面内容,氛围积极且大家都在积极探讨,也存在一些质疑与好奇。
主要观点
- 👍 对语言性能分解表示觉得好笑。
- 支持理由:TurpentineEnjoyer觉得好笑,但未提及具体原因。
- 反对声音:无。
- 🔥 质疑Qwen是否对非英语语言表现良好。
- 正方观点:bionioncle根据图表提出疑问。
- 反方观点:无。
- 💡 认为法国模型表现不如Qwen很奇怪。
- 解释:bionioncle表示尽管Qwen在中文上高分在意料之中,但法国模型表现不如Qwen感觉奇怪,小于80%准确率不太有用。
- 💡 小型模型发展可能受蒸馏影响。
- 解释:部分用户在讨论小型模型发展时提及蒸馏可能是影响因素。
- 💡 数据压缩会有收益递减点,模型大小存在极限。
- 解释:joninco提出存在收益递减点就像模型大小有极限。
金句与有趣评论
- “😂 I giggled at the performance breakdown by language.”
- 亮点:TurpentineEnjoyer表达对语言性能分解的有趣感受。
- “🤔 Does it mean Qwen is good for non english according to the chart.”
- 亮点:bionioncle提出关于Qwen对非英语语言表现的疑问。
- “👀 While <80% accuracy is not really useful but it still feel weird for a French model to not outperform Qwen meanwhile Qwen get exceptional strong score on Chinese (as expected).”
- 亮点:bionioncle阐述对法国模型和Qwen表现的看法。
- “😄 We are so back bois 🥹”
- 亮点:nrkishere兴奋地表示对模型某种认可。
- “🧐 32k context is a bit of a letdown given that 128k is becoming normal now, especially or a smaller model where the extra VRAM saved could be used for context.”
- 亮点:TurpentineEnjoyer指出32k上下文窗口在128k渐成常态下偏低。
情感分析
总体情感倾向积极。主要分歧点在于对Mistral - Small - 24B - Base - 2501模型性能表现(如与Qwen对比)和模型特性(如32k上下文窗口是否足够)的看法。可能的原因是不同用户有不同的使用场景和对模型的期望。
趋势与预测
- 新兴话题:新模型(如Nemo 2和Gemma 3)发布后的表现。
- 潜在影响:对相关人工智能模型发展方向产生影响,促使开发者关注模型性能优化、许可使用等方面。
详细内容:
标题:关于 Mistral-Small-24B-Base-2501 的 Reddit 热门讨论
近日,Reddit 上关于“mistralai/Mistral-Small-24B-Base-2501”的讨论十分热烈,该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。帖子主要围绕模型的性能、特点、应用场景以及未来发展等方面展开。
讨论焦点主要集中在以下几个方面: 首先是对模型规模和性能的探讨。有人好奇如此小的模型能发展到何种程度,是否在未来一年内 24B 模型能与 Llama 70B 3.3 相媲美。有人认为这取决于模型的压缩和蒸馏技术,也有人认为会存在收益递减的情况,新的架构发明或许会带来改变。 其次是关于模型的应用和局限性。比如 32k 的上下文窗口是否足够,有人认为对于一些特定任务如 wiki/docs 回答等是足够的,但对于创意写作等可能不够。还有人对模型的开源授权和能否通过未经审查的文本进行微调等问题进行了讨论。
有用户分享道:“作为一名长期关注模型发展的爱好者,我亲身感受到了模型性能的不断提升。但对于这次的 Mistral-Small-24B-Base-2501 模型,其 32k 的上下文窗口在处理复杂任务时确实让我感到有些力不从心。”
有人提供了一个相关的博客链接:[https://mistral.ai/news/mistral-small-3/],进一步支持了关于模型未来发展的观点。
讨论中存在的共识是模型的发展仍有很大的潜力和不确定性,同时也期待未来会有更优化的模型出现。特别有见地的观点如,有用户认为如果模型能理解物理定律,很多问题都能从理论上推导出来,这更多是计算能力和效率的问题。
总的来说,这次关于 Mistral-Small-24B-Base-2501 的讨论展示了大家对模型发展的关注和思考,也为未来的研究和应用提供了多样的视角。
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