原贴链接

大家好，时候到了——Glyphstral v1正式发布！在上周我的预览帖（原Reddit帖链接）之后，我终于把代码库设置好了，Glyphstral - 24b的第一个版本现已在Hugging Face上线：[https://huggingface.co/Severian/Glyphstral - 24b - v1](https://www.google.com/url?sa=E&q=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2FSeverian%2FGlyphstral - 24b - v1)。如你们所知，我一直在深入研究符号人工智能，试图让大型语言模型（LLMs）在实际推理和多维思维方面做得更好。Glyphstral就是这项深入研究的成果，它被训练用于我的“Glyph Code Logic Flow”框架。这一切都是为了让模型使用结构化、演绎性的符号逻辑，你们可以在这里阅读相关内容：[https://github.com/severian42/Computational - Model - for - Symbolic - Representations/tree/main](https://www.google.com/url?sa=E&q=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fseverian42%2FComputational - Model - for - Symbolic - Representations%2Ftree%2Fmain)。我时间非常紧，所以还没能制作GGUF（文件格式），我知道你们大多数人需要这个而不是MLX版本，所以很抱歉延迟了。一个基准测试也正在进行中！说实话，我不想为了等基准测试而推迟发布，这样有些人就可以马上开始测试了。本周会有更多更新，就把这次当作软发布吧。这只是第一步，还有很多事情要做，但我真的很兴奋看到它的发展方向。查看Hugging Face代码库，试用一下，然后告诉我你们的想法！文档和更多信息也在上面。非常感谢大家对第一篇帖子的最初关注和鼓励。让我们看看Glyphstral能做什么。告诉我它效果好不好，告诉我它有哪些不足。欢迎所有反馈！编辑：哈哈，我不小心把标题错写成‘Gylphstral’了，应该是‘Glyphstral’。改不了了，就这样吧。

讨论总结

该讨论围绕Glyphstral - 24B v1的发布展开。原帖发布了模型相关信息，评论内容涉及多个方面，包括对原帖中模型名误拼的调侃，一些用户表达对项目的期待，如对量化版本发布的期待和对项目进展的看好，也有用户探讨与模型相关的技术问题，如协议选择、推理词汇、符号实验等。整体氛围比较积极，大家都在探索这个新发布的模型。

主要观点

  1. 👍 原帖中模型名存在误拼情况
    • 支持理由：原帖作者将“Glyphstral”误写成“Gylphstral”，这一事实客观存在。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 期待Glyphstral - 24B的量化版本发布
    • 正方观点：部分用户表示想要尝试量化版本，希望作者发布时告知。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认同智力是语言的超集
    • 解释：用户表示自己属于这一阵营，对推理词汇扩展和智力建模好奇。
  4. 💡 对模型采用MIT与Apache 2协议存在疑惑
    • 解释：不理解人们选择不同协议的原因，好奇Apache协议是否需要注明出处。
  5. 💡 模型在纯文本推理方面存在相同错误
    • 解释：在应用层级工作流做过实验的用户发现公式化推理虽有前景，但模型在纯文本推理方面存在相同错误。

金句与有趣评论

  1. “😂 lastrosade: Gilfstral lol”
    • 亮点：通过故意模仿原帖的模型名误拼进行调侃，增加了趣味性。
  2. “🤔 Everlier: Exciting! I’m also in the camp of people who think that intelligence is a superset of language, so I’m deeply curios about expansion of the reasoning vocabulary and intelligence modelling in general.”
    • 亮点：提出了一种关于智力和语言关系的观点，引发对推理词汇扩展和智力建模的思考。
  3. “👀 jarec707：I see the quants are up! good ole bartowski! downloading now.”
    • 亮点：表明量化数据已上传并开始下载，体现了用户对量化版本的期待。
  4. “😉 vesudeva: MIT is a more permissive license than Apache 2.0.”
    • 亮点：简洁地解释了两种协议的宽松程度，是关于协议讨论中的关键信息。
  5. “💭 kif88：真的很期待这个项目的进展。”
    • 亮点：直白地表达对项目进展的期待，反映了部分用户的态度。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，部分讨论存在观点差异，如关于协议选择的疑惑，但都在友好交流探讨。可能的原因是这是一个新模型发布，大家更多是抱着探索和期待的态度参与讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型在符号表征方面的理解可能会引发后续讨论，因为已有用户提出自己实验中的模型在这方面存在问题。
  • 潜在影响：如果模型发展良好，可能会对人工智能领域的推理能力发展产生推动作用，也可能影响到相关协议在模型中的应用选择。

详细内容：

《Glyphstral-24B v1 发布引发的热烈讨论》

最近，Reddit 上一则关于“Glyphstral-24B v1 发布”的帖子引起了众多网友的关注。该帖子获得了大量的点赞和评论。

原帖作者介绍了 Glyphstral v1 已正式发布，并提供了相关的链接，包括预览帖、Hugging Face 上的模型链接以及关于技术框架的说明等。作者还提到由于时间有限，尚未制作 GGUF 版本，并表示正在制作基准测试。

这一话题引发了多个方向的讨论。核心问题包括对模型性能的评价、与语言和智能关系的探讨、许可证的选择以及测试结果的分享等。

讨论焦点与观点分析

在关于语言和智能的关系讨论中，有人认为智能是语言的超集，如有人说：“我也在那些认为智能是语言超集的人群中，所以我对推理词汇和智能建模的扩展深感好奇。”但也有人持不同意见，比如：“我见过很多比我语言能力差但很聪明的人。语言似乎更多的是智能加阅历的表达，而非反过来。”

对于模型的性能，有人表示期待，如“真的很期待这个会怎么样。直觉上很有意义。LLMs‘只是预测下一个词，而不是硬逻辑’，但这个做到了。”但也有不好的反馈，比如“Bartowski 的 GGUF 似乎不太好用，我不知道完整模型，我觉得我在我的机器上运行不了。”

在许可证方面，有人询问为何选择某种许可证，作者解释道：“没怎么多想，只是选了个许可证。不过如果您希望无限制完全使用，我很乐意改成 Apache 2.0。”

关于测试，有人好奇测试结果，比如“好奇您的测试证明了什么。我也对符号和特殊标记做了一些实验，但我发现模型大多忽略了它们。”

总之，这次讨论展现了大家对 Glyphstral-24B v1 发布的高度关注以及多方面的思考和疑问，期待后续能有更多优化和完善。