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讨论总结

这个讨论围绕Mistral Small 3和DeepSeek R1在Unsloth的Flappy Bird编码测试中的表现展开。包含对两者性能比较的讨论,如处理速度、令牌数量等,也涉及比较的公平性、测试意义等方面的争议,同时还有一些技术相关的交流,像NVME驱动器的使用、模型的量化、在磁盘上的运行情况等内容。

主要观点

  1. 👍 基于NVME运行MOE模型有前景
    • 支持理由:评论者jd_3d认为像DeepSeek R1这样基于NVME运行MOE模型虽速度慢但特定任务可用。
    • 反对声音:无
  2. 🔥 原帖比较不公平
    • 正方观点:多个评论者从不同角度指出比较不公平,如存在量化和运行方式差异、应与其他版本比较等。
    • 反方观点:无
  3. 💡 Mistral Small执行相同任务速度更快
    • 解释:有评论者指出很多人没抓住重点,重点是Mistral Small能够以更快的速度执行相同的任务。
  4. 💡 对Mistral Small 3测试结果意义表示怀疑
    • 解释:评论者认为模型成功可能是因为训练过相同内容,若如此则测试结果无法体现真实能力。
  5. 💡 用模型的q1然后说其不好是不公平的
    • 解释:评论者Roshlev表示自己并非专家,但认为这样是不公平的,不过也承认24b Mistral表现得很好。

金句与有趣评论

  1. “😂 Well it says on the top that this quant of R1 has an IQ of 1.”
    • 亮点:以幽默的方式指出R1有智商数值为1的情况。
  2. “🤔 I REALLY don’t like one shot as a metric.”
    • 亮点:表达对现有衡量标准的不满并提出需要改进。
  3. “👀 I wonder if we’ll see r1 style finetunes of mistral to take it further even”
    • 亮点:对Mistral Small 3的后续发展感兴趣,思考微调对其性能提升的可能性。

情感分析

总体情感倾向比较中性,既有对Mistral Small 3较好表现的认可,也有对比较公平性、测试意义的质疑。主要分歧点在于Mistral Small 3和DeepSeek R1比较是否公平合理以及测试是否有意义。可能的原因是大家从不同的角度看待模型的性能、测试的设计以及比较的基准等方面。

趋势与预测

  • 新兴话题:对Mistral Small 3进行类似DeepSeek R1风格的微调以提升性能。
  • 潜在影响:如果能够明确更合理的模型比较方式和衡量标准,可能会对AI模型的评估和发展方向产生影响。

详细内容:

标题:关于 Mistral Small 3 与 DeepSeek R1 在 Flappy Bird 编码测试中的性能讨论

在 Reddit 上,有一个热门帖子引起了广泛关注,其标题为“Mistral Small 3 one-shotting Unsloth’s Flappy Bird coding test in 1 min (vs 3hrs for DeepSeek R1 using NVME drive)”,获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了 Mistral Small 3 和 DeepSeek R1 在完成 Flappy Bird 编码测试任务时的性能差异。

讨论的焦点集中在运行速度、硬件配置以及模型优化等方面。有人认为,使用 NVME 驱动器运行像 DeepSeek R1 这样的 MOE 模型是一个有前景的方向,但也有人指出 NVMe 存在速度限制。例如,有用户分享道:“NVMe 上限为 8GiB/s,对于具有数十亿次激活的 MoE,这意味着生成速度上限为低个位数的 tok/s(取决于量化等)。”还有用户提到:“随着 PCIe 5.0,NVMe 驱动器可以达到 15GB/s(目前最好的驱动器更接近 10GB/sec),所以理论上两个驱动器在 RAID0 中可以接近 30GB/s。结合这些低比特动态量化,有可能达到 3-4 tok/s。”

对于内存和硬盘的选择,大家也各抒己见。有人指出,DDR4 ECC 64go 在阿里国际站价格较低且速度快,不理解为何少有人提及;但也有人认为复杂的 NVME 配置可能最终比选择大容量内存更昂贵且速度更慢。

关于模型的性能,有用户表示 Mistral Small 3 在一分钟内完成了测试,而 DeepSeek R1 使用 NVME 驱动器则需要 3 小时。但也有人指出,比较可能不太公平,因为存在不同的量化方式和运行环境。

在这场讨论中,共识在于大家都在积极探索如何优化模型性能和选择更合适的硬件配置。特别有见地的观点是,有人认为对于普通游戏电脑,或许可以寻找一种花费较少成本就能提升模型运行效果的方法,而非一味追求高端 GPU 配置。

然而,讨论中也存在争议点。比如,关于 NVME 驱动器在模型运行中的实际效果和作用,以及不同模型量化方式对性能的影响,大家看法不一。

总之,这场关于 Mistral Small 3 和 DeepSeek R1 的讨论,充分展示了大家对于模型性能优化和硬件配置选择的关注和思考,也为相关领域的发展提供了有价值的参考。