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讨论总结

这个讨论主要围绕Mistral Saba展开，包含了模型开发的合理性、商业策略（如开源较弱模型盈利、权重开放与本地部署）、模型发展趋势（知识密度变化和模型规模发展）、模型评估的内容选择、阿拉伯语模型发布的合理性以及Mistral Saba的身份等多方面话题，讨论热度有高有低，大家理性发表观点，整体呈现多元的状态。

主要观点

  1. 👍 思考按照24B模型成功原则开发70B模型的合理性和可能结果
    • 支持理由：24B模型开始超越70B模型，所以按其原则开发70B模型可能有积极意义。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  2. 🔥 新的情况是为20 - 40B模型设立新标准而非否定70B模型
    • 正方观点：这是在为20 - 40B模型发展提供新方向。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 公司可能为盈利开源较弱模型而将更好模型自用
    • 解释：公司需要盈利，所以可能采取这样的商业策略。
  4. 💡 同等规模LLM知识密度按市场趋势每3.3个月翻倍
    • 解释：基于市场趋势得出这样的结论。
  5. 💡 随着时间推移会有更好更大的模型出现
    • 解释：根据市场规律和知识密度的变化推测。

金句与有趣评论

  1. “😂 As 24B models begin to outperform 70B models, wouldn’t it make sense to develop 70B models using the same principles that led to the success of these 24B models? Wouldn’t they be even better as a result?”
    • 亮点：提出了关于模型开发的一个值得思考的问题。
  2. “🤔 Yes but the bar shifts. This isn’t invalidating 70B models, this is setting a new standard for 20 - 40B models.”
    • 亮点：对前面观点进行合理的回应和补充。
  3. “👀 Oh I see they "forgot" to evaluate Aya Expanse 32B (probably the best model for Arabic), but at least they tested the much older Command R (which has 35B params BTW, not 32B).”
    • 亮点：指出模型评估内容选择上的疑点。
  4. “😉 I have no idea why they released an Arabic model while most European languages are still poorly supported.”
    • 亮点：对Mistral发布阿拉伯语模型提出疑惑。
  5. “🤨 Nope, curiously though they allow deploying it on - premise ("within the security premises of customers").”
    • 亮点：提供了关于Mistral Saba本地部署的情况。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于对Mistral发布阿拉伯语模型的看法以及对模型开发方向的不同观点。产生这些分歧可能是因为大家从不同的角度看待问题，例如从商业盈利、市场竞争、技术发展等不同角度出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：Mistral Saba后续的开发方向以及是否会改变商业策略以适应不同市场需求。
  • 潜在影响：如果Mistral Saba在商业策略上进行调整，可能会影响到模型开发的走向，也会对相关的模型市场竞争格局产生一定影响。

详细内容：

标题：关于 Mistral Saba 的热门讨论

近日，Reddit 上关于 Mistral Saba 的讨论引起了众多关注。此帖中包含了一系列精彩的见解和观点，获得了大量的点赞和众多的评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在 Mistral Saba 模型的性能、发展趋势以及市场策略等方面。文章将要探讨的核心问题包括：不同规模模型的发展路径、成本的变化以及语言支持的优先顺序等。

讨论焦点与观点分析： 有人提出，随着 24B 模型开始超越 70B 模型，是否可以用 24B 模型成功的原理来开发 70B 模型，从而使其性能更优。也有人认为这并不是否定 70B 模型，而是为 20 - 40B 模型设定了新的标准，大家期待 70B 模型能有更好的表现。有人指出，每 3.3 个月同等规模 LLM 的知识密度就会翻倍，粗略地说，如果 Mistral Small 相当于 qwen32B，那么 70B 大致相当于约 94B 的 qwen 模型。还有人提到，推理成本每 2.6 个月减半，很快每百万个标记的成本就会低于一美分，但不知道这种趋势能持续多久。

在个人经历和案例分享方面，有人认为很多 AI 公司为了盈利，会开源较弱的模型用于公关，而将更好的模型自用，比如[x.ai]，新一代模型出现时就开源上一代模型。

有人表示不理解为何在大多数欧洲语言支持不佳的情况下发布了阿拉伯语模型。有人认为应该优先改善对广泛使用的欧洲语言的支持以保持竞争力，也有人指出阿拉伯语有众多使用者， Gulf 市场很重要。还有人认为欧洲语言才是重点，欧洲的 AI 聊天机器人应该先优先自己的语言。

总之，这次关于 Mistral Saba 的讨论展现了大家对于 AI 模型发展的多样看法和深入思考。