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我们推出AceInstruct，这是一个用于编码、数学和通用任务的高级SFT模型系列。AceInstruct系列包括AceInstruct - 1.5B、7B和72B，通过Qwen进行改进。这些模型使用[通用SFT数据集](https://huggingface.co/datasets/nvidia/AceMath - Instruct - Training - Data)在Qwen2.5 - Base上进行微调。这些相同的数据集也用于[AceMath - Instruct](https://huggingface.co/nvidia/AceMath - 72B - Instruct)的训练。与专门用于数学问题的AceMath - Instruct不同，AceInstruct用途广泛，可应用于多个领域。在编码、数学和常识任务方面的基准评估表明，AceInstruct提供了与Qwen2.5 - Instruct相当的性能。 兄弟，从1.5B到7B，然后直接到72B，这和Meta Llama令人失望的发布策略一样。我想我会继续使用Qwen 2.5 32B，直到Qwen 3发布。

讨论总结

该讨论围绕NVIDIA的AceInstruct系列模型发布展开。大部分评论者对AceInstruct系列模型持负面看法，认为其发布策略存在问题，如从1.5B到7B再到72B的跳跃，遗漏32B版本等，并且在与Qwen模型对比中表现不佳。也有少数人对其基准测试结果表示认可，但整体氛围倾向于对AceInstruct系列模型的失望。

主要观点

  1. 👎 AceInstruct系列模型官方发布未受关注且表现可能不如Qwen模型
    • 支持理由：NVIDIA自己的基准测试显示7B和72B被类似规模Qwen模型超越。
    • 反对声音：无。
  2. 🤔 AceInstruct模型发布策略奇怪，遗漏32B版本
    • 正方观点：发布策略跳跃且遗漏版本，根据公布基准测试没有改进却仍然发布。
    • 反方观点：无。
  3. 😒 AceInstruct的发布策略令人失望，与Meta Llama类似
    • 正方观点：从1.5B到7B再到72B的发布策略和Meta Llama一样让人失望。
    • 反方观点：无。
  4. 💪 Nvidia的微调很棒且有用
    • 正方观点：这是令人兴奋的事情。
    • 反方观点：无。
  5. 🤨 不理解AceInstruct为何不超越Qwen2.5
    • 正方观点：正在寻找Qwen2.5的替代品，Qwen2.5已过时。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😕 Wow, official NVIDIA releases, but completely flew under the radar.”
    • 亮点：表达出AceInstruct系列模型官方发布却未受关注的惊讶。
  2. “🤔 That’s weird, for some reason they omitted the 32B version”
    • 亮点：指出AceInstruct模型发布遗漏32B版本这一奇怪之处。
  3. “🙄 Wow a totally unremarkable model, congrats guys.”
    • 亮点：用略带讽刺的口吻表达对AceInstruct模型不看好。
  4. “😕 why not surpass qwen2.5?”
    • 亮点：直接表达对AceInstruct模型未超越Qwen2.5的疑惑。
  5. “😒 Bruh, from 1.5b to 7b and then straight up to 72b, it’s the same disappointing release strategy as Meta Llama.”
    • 亮点：形象地指出AceInstruct与Meta Llama在发布策略上的相似性及失望情绪。

情感分析

总体情感倾向为负面，主要分歧点在于是否认可AceInstruct的基准测试结果。可能的原因是部分评论者更关注模型的发布策略、与其他模型对比的性能表现，而部分评论者看到了其基准测试中的优点。

趋势与预测

  • 新兴话题：AceInstruct系列模型是否会出现在ollama上。
  • 潜在影响：如果AceInstruct系列模型不能改进其发布策略和性能表现，可能会在市场竞争中处于劣势，影响NVIDIA在相关领域的市场份额。

详细内容：

标题：Nvidia 推出 AceInstruct 系列模型引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于 Nvidia 推出 AceInstruct 1.5B、7B 和 72B 模型的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了相关模型的链接https://huggingface.co/nvidia/AceInstruct-1.5B、https://huggingface.co/nvidia/AceInstruct-7B、https://huggingface.co/nvidia/AceInstruct-72B，并介绍说该系列模型是用于编码、数学和通用任务的先进 SFT 模型，是在 Qwen2.5-Base 基础上使用通用 SFT 数据集进行微调的。此贴获得了众多点赞和大量评论，引发了一系列热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为，从 1.5B 到 7B 再到 72B 的发布策略和 Meta Llama 一样令人失望。有人指出英伟达自己的基准测试显示 7B 和 72B 被类似规模的 Qwen 模型超越。比如，有人分享道：“作为一名长期关注模型发展的爱好者，我一直期待英伟达能带来真正的创新，但这次的表现让我有些失望。在之前的测试中，我就发现类似规模的 Qwen 模型在性能上更具优势。” 也有人对该模型持积极态度，有人表示：“Nvidia 的微调很棒，往往很有用。” 但同时也有人质疑：“为什么在这个持续的竞争中，中程模型总是被忽视？” 还有用户提到：“我会检查 1.5B 是否能正确使用代词。” 有用户因没有 32B 版本而感到遗憾。有人好奇这些模型是否会出现在 ollama 上，也有人对其与其他模型的比较提出疑问，比如“能有人告诉我为什么这个比 OREAL-32B 好吗？” 另外，有人对基准测试提出了思考：“GSM8K 是一个常见的公开训练数据集，即使是微调也会使用，把它放在基准测试中的意义何在？” 还有人分享了使用的个人经历：“尝试了 7B 的 IQ4 量化，感觉不好；编码比 7B 编码器差，常规使用比 qwen7b instruct 差，更不用说 LLama 了。”

总的来说，这次 Nvidia 推出的 AceInstruct 系列模型在 Reddit 上引起了复杂的讨论，既有对其表现的质疑，也有对其潜力的期待。大家在关注模型性能的同时，也对模型发布策略和在行业中的竞争地位进行了深入思考。