原贴链接

无实质内容可翻译（仅一个指向https://huggingface.co/arcee - ai/Arcee - Blitz的链接）

讨论总结

此帖讨论围绕arcee - ai/Arcee - Blitz和Mistral - Small - 24B - Instruct - 2501 Finetune相关内容展开。从性能评估上看，有数据表明arcee - blitz在多项测试中的表现优于mistral - small - 3。还有对未来发布和改进的期待，如R1蒸馏相关内容，也有对特定版本在不同语言训练、不同应用场景下的讨论，同时包含对该项目的肯定、担忧等不同态度。

主要观点

  1. 👍 arcee - blitz在多项测试中表现优于mistral - small - 3
    • 支持理由：在MixEval、GPQADiamond等多个测试中，arcee - blitz的各项数据高于mistral - small - 3。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 当前mistral small 3的R1蒸馏版本不符合预期
    • 正方观点：存在将所有问题当作数学问题处理或者陷入循环的情况。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 MMLU Pro分数上升对创意性使用可能不是好事
    • 理由：之前2501版本在创意性使用方面已经表现差，分数上升可能会更糟。
  4. 💪 Arcee - Blitz是蒸馏操作的理想基础模型
    • 支持理由：评论者认为其符合蒸馏操作的需求。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 Arcee - Blitz在德语部分区域表现不如Mistral模型
    • 正方观点：对比结果显示Arcee模型在三分之一的区域表现稍差，部分区域几乎相同。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 在BigCodeBench Complete - hard中，arcee - blitz达到19.6%，高于mistral - small - 3的16.2%。”
    • 亮点：直接体现两者在该项测试中的性能差异。
  2. “🤔 Iam already waiting for Bartowski at Huggingface \lol\ :)”
    • 亮点：轻松诙谐地表达期待的心情。
  3. “👀 Current R1 distills for mistral small 3 just didn’t hit the mark for me.”
    • 亮点：明确表达对当前版本的不满。
  4. “😉 Thanks for your work, those are some seriously impressive improvements!”
    • 亮点：对相关工作表示肯定和感谢。
  5. “🥺 Oh no, that’s such a pity.”
    • 亮点：对结果表示遗憾的情绪表达。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极赞同的声音，如对相关工作的肯定、对模型潜力的期待；也有担忧否定的情绪，如对MMLU Pro分数上升的担忧、对arcee - blitz在德语表现的不满等。主要分歧点在于对模型性能、改进效果的评价不同，可能是由于不同用户的使用需求和测试场景不一样导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型在除英语外其他语言训练情况的进一步探索。
  • 潜在影响：如果模型在不同语言训练、性能优化等方面有进一步发展，可能会影响相关人工智能应用的发展方向和用户体验。

详细内容：

《关于 arcee-ai/Arcee-Blitz, Mistral-Small-24B-Instruct-2501 微调的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇关于 arcee-ai/Arcee-Blitz, Mistral-Small-24B-Instruct-2501 微调的帖子引发了众多关注。该帖子提供了相关的链接 https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Blitz ，并展示了一系列详细的性能数据对比。此帖获得了大量的点赞和众多评论，大家围绕着该模型的性能表现、未来发展以及在不同场景下的应用展开了热烈讨论。

在讨论中，有人指出看到 IFEval 数值上升感到很欣喜。还有人期待着 Bartowski 在 Huggingface 上的出现。有人分享了对当前 R1 distills 的使用体验，称其在处理某些问题时像对待数学问题一样，容易陷入循环，希望未来的改进能够解决这些问题。也有人提到对于在 MacOS 上运行 MLX，4bit 版本已经可用，并提供了相关链接。另外，有人对模型在不同语言上的表现进行了对比和探讨。

有人称赞这次的改进十分出色，在所有类别中都有所提升，实属罕见。还有人好奇模型是否因蒸馏而变得更具审查性或偏向性，担心其在创意任务上的表现。对于模型的上下文长度，有人认为 32768 有点短，不太适用于 RAG 应用，但也有人表示在自己的使用场景中，不同步骤并不需要太大的上下文。

总之，这次关于 arcee-ai/Arcee-Blitz, Mistral-Small-24B-Instruct-2501 微调的讨论呈现出观点的多样性，大家既对其取得的进步给予肯定，也对可能存在的问题和未来的发展方向提出了各自的看法。