Virtuoso - Small - v2(14B)是我们的下一代140亿参数语言模型,它基于原始的Virtuoso - Small架构构建。这个版本是从Deepseek - v3中蒸馏出来的,利用了价值50亿+标记(token)的扩展对数数据集。arcee - ai / Virtuoso - Small - v2:https://huggingface.co/arcee - ai / Virtuoso - Small - v2。gguf:https://huggingface.co/bartowski/arcee - ai_Virtuoso - Small - v2 - GGUF
讨论总结
这是一个关于Virtuoso - Small - v2模型的讨论。部分人对其性能表示肯定,部分人则提出疑问,还有人将它与其他模型进行比较,整体讨论热度不高,氛围较为平和。
主要观点
- 👍 认为Virtuoso - Small - v2相当不错
- 支持理由:比以llama3.1 405B为母模型的首次迭代要好
- 反对声音:无
- 💡 对Virtuoso - Small - v2的第一印象良好
- 正方观点:未阐述具体原因,只是表达积极态度
- 反方观点:无
- 🔥 在RAG工作流中,arcee模型表现不佳
- 正方观点:qwen 2.5 14b instruct模型工作可靠度更高,arcee模型表现随机且不遵循任务要求
- 反方观点:无
- 🤔 对arcee模型印象不佳,认为与衍生的Qwen模型无太大差异
- 正方观点:在编码和小说创作方面arcee模型不如Qwen模型,已有其他模型满足自身需求
- 反方观点:无
- 😕 对Virtuoso - Small - v2是否为推理模型存疑
- 支持理由:信息不足
- 反对声音:无
金句与有趣评论
- “😂 Is it good?”
- 亮点:简洁地提出对Virtuoso - Small - v2模型性能的疑问。
- “🤔 Yeah, it’s quite decent.”
- 亮点:对Virtuoso - Small - v2给出正面评价。
- “👀 My first impressions are really good. For medium and small….!!”
- 亮点:表达对Virtuoso - Small - v2的积极第一印象。
- “😕 Is it a reasoning model?”
- 亮点:针对Virtuoso - Small - v2模型类型提出疑问。
- “🤨 So I’m guessing it doesn’t do good at stories and rp?? 😅”
- 亮点:对Virtuoso - Small - v2在故事创作和角色扮演方面的表现进行猜测。
情感分析
总体情感倾向较为分散,有正面评价也有负面评价。主要分歧点在于对不同模型的评价,如对Virtuoso - Small - v2和arcee模型的评价。可能的原因是大家基于各自的使用体验和需求来评价这些模型。
趋势与预测
- 新兴话题:关于模型构建、预制数据集的疑问可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:对相关模型开发者来说,如果能解决这些疑问,可能有助于提高模型的认可度和使用度。
详细内容:
《关于 Virtuoso-Small-v2 语言模型的热门讨论》
在 Reddit 上,一则关于“Virtuoso-Small-v2 - Distilled from Deepseek-v3, 128k context”的帖子引发了广泛关注。该帖子介绍了这款新一代 140 亿参数的语言模型,它由 Deepseek-v3 提炼而成,使用了超 50 亿个标记的扩展数据集。帖子还提供了相关链接:https://huggingface.co/arcee-ai/Virtuoso-Small-v2 。此帖获得了众多评论,大家对该模型各抒己见。
讨论的焦点与观点主要集中在以下几个方面: 有人认为这款模型相当不错,比如有人说:“Yeah, it’s quite decent.” 还有人表示它比使用 llama3.1 405B 作为主模型的第一代版本整体要好一些。但也有人提出了不同的看法,有人说:“我使用 arcee 模型一直有问题。我将它们用于 rag,而 qwen 2.5 14b instruct 工作得更可靠。” 有人分享自己的第一印象非常好,也有人觉得它并不令人印象深刻,感觉与 Qwens 没有太大区别。还有人指出它在某些方面表现不佳,比如:“One thing I did notice is that it cannot reliably extract details from about 15k to 25k tokens worth of text.”
关于这款模型的评价存在明显的分歧,有人将其与其他模型进行对比,有人对其在特定任务中的表现提出质疑,也有人对它在某些应用场景中的适用性表示怀疑。但也有部分人对其表现持肯定态度。
那么,这款语言模型究竟能在多大程度上满足用户的需求?它在未来又能否不断优化改进,以获得更多的认可呢?这或许还需要更多的实践和时间来给出答案。
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