原贴链接

大家好！我是Gemma的技术负责人。今天，我们发布了一个新模型，PaliGemma 2 mix！它与PaliGemma 2的架构相同，但这些检查点无需微调就能很好地适用于许多任务。首先是一些链接：官方谷歌博客https://developers.googleblog.com/en/introducing - paligemma - 2 - mix/?linkId = 13028688；Hugging Face博客https://huggingface.co/blog/paligemma2mix；开源模型https://huggingface.co/collections/google/paligemma - 2 - mix - 67ac6a251aaf3ee73679dcc4；免费试用演示https://huggingface.co/spaces/google/paligemma2 - 10b - mix。那么这个模型能做什么呢？图像字幕（长短字幕均可）、光学字符识别（OCR）、问答、目标检测、图像分割。所以你可以将该模型用于定位、图像理解、文档理解等更多方面！而且一如既往，如果你想让任务结果更好，可以选择基础模型并对其进行微调。此次发布的目的是展示用PG2（一个非常适合微调的模型）能做些什么。尽情享受吧！

讨论总结

此讨论围绕Google发布的PaliGemma 2 mix模型展开。原帖介绍了该模型的架构、功能及相关资源。部分评论者表达了对模型的喜爱和赞赏，但更多评论者在测试模型后指出其存在诸多问题，如模型会给出“无法回答”的回应、审查过度、OCR功能效果差等，也有一些人关注Gemma 3的进展，还有人针对模型在特定场景下的应用提出疑问或看法。

主要观点

  1. 👍 对PaliGemma 2 mix模型的发布表示认可和赞赏
    • 支持理由：模型可用于多种任务，如图像字幕、OCR、问答等，是很棒的更新，且工作成果值得肯定。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型存在拒绝回答和审查过度的问题，影响使用
    • 正方观点：在测试中模型对一些正常指令回复“无法回答”，如简单的图像识别任务也失败，审查可能导致有用内容无法输出。
    • 反方观点：部分人认为可能是提问方式错误或还未进行微调。
  3. 💡 对Gemma 3的期待
    • 很多评论者在原帖介绍PaliGemma 2 mix的情况下，询问Gemma 3的进展或直接表示希望推出Gemma 3。
  4. 💡 模型的功能表现不佳
    • 模型在图像字幕、分割、OCR等功能测试中出现各种问题，如人物检测数量不准确、不能正确分割目标内容等。
  5. 💡 对模型功能应用的疑问
    • 例如能否用于区分安全适宜和不适宜图像、在RAG应用中如何引用块等问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Flamenverfer：% 100 agree with you.”
    • 亮点：简洁直接地表达对前一评论者观点的完全认同，反映出部分评论者对模型拒绝处理文本则无用这一观点的强烈共鸣。
  2. “🤔 iKy1e：You can’t trust a OCR tool that will refuse to transcribe or edit text it disagrees with.”
    • 亮点：指出OCR工具若存在拒绝转录或编辑不认同文本的情况是不可信的，切中模型审查过度影响使用的要点。
  3. “👀 Dead_Internet_Theory：It’s always like this with google models. 101% MMLU, beats everything, you ask it about spicy mayonnaise and it writes a spiel about how we must strive for safe and respectful levels of spice in our mayonnaise.”
    • 亮点：幽默地描述了谷歌模型看似厉害，但实际应对具体问题时表现不佳的情况。

情感分析

总体情感倾向为褒贬不一。主要分歧点在于对模型性能的评价，一部分人认可模型发布的积极意义，另一部分人则在测试模型后对其功能表现失望。可能的原因是不同评论者使用模型的场景和期望不同，一些人关注模型的潜力和多种功能的整合，而另一些人在实际测试中发现模型存在诸多问题影响使用。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Gemma 3的期待可能成为后续讨论话题，还有模型如何改进功能以及在更多应用场景下的表现。
  • 潜在影响：如果模型的问题得不到解决，可能影响Google在该领域的声誉，以及相关行业对类似模型应用的信心；若能改进，将推动如文档理解、图像识别等相关领域的发展。

详细内容：

《Google 发布 PaliGemma 2 mix 模型引发的热门讨论》

近日，Google 发布了新模型 PaliGemma 2 mix，在 Reddit 上引起了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论众多。原帖介绍了 PaliGemma 2 mix 模型的相关信息，包括其与 PaliGemma 2 相同的架构，无需微调就能适用于多项任务的特点，并提供了多个相关链接。

此次讨论的焦点主要集中在该模型的实际表现和功能限制方面。有人分享了个人经历，如使用该模型的 demo 时得到“unanswerable”的回复，这让人感到失望。也有用户从技术角度发表见解，认为对于 OCR 等工具型应用，拒绝回答的设定是不合适的，会影响工具的实用性。

有用户表示：“我试着给 demo 输入 4 种不同措辞的指令和图片来标注一个角色，但它全都回复‘无法回答’。”还有用户指出：“对于任何设计用于 OCR、字幕、转录等的工具，拒绝和‘提示安全’与工具的整个目的背道而驰，在为该目的设计的模型中没有位置。”

同时，对于模型是否过于审查严格，各方也存在争议。有人认为适当的审查是必要的，而有人则觉得这极大地限制了模型的可用性。

不过，也有用户对该模型的开放和较小权重变体表示欣赏，期待看到它与其他模型在图像推理和理解方面的比较。

那么，PaliGemma 2 mix 模型到底能否满足用户的期待，又将如何在竞争激烈的市场中立足？这还有待进一步观察和探讨。