原贴链接

https://huggingface.co/CYFRAGOVPL

讨论总结

此讨论是关于波兰数字事务部在Hugging Face上分享PLLuM模型家族的事件。评论者从多个角度发表看法，包括模型技术层面，如模型是针对斯拉夫语言的微调版本且在波兰语上还有更多预训练内容；项目本身，像项目耗时一年以及不同人对耗时的不同看法；从国家和社会层面探讨本土人工智能的必要性、政府参与的意义以及本土语言在模型训练中的作用等，整体讨论氛围比较积极且充满理性探讨。

主要观点

  1. 👍 本土人工智能对全民整合人工智能是必要的
    • 支持理由：有利于全民更好地利用人工智能，是整合人工智能的重要部分。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 微调过时模型效率低
    • 正方观点：花费大量资源在微调过时模型上不如提供本土语言的高质量文档用于模型训练更高效。
    • 反方观点：本国团队积累新技术经验、创建数据集也是有意义的。
  3. 💡 按照政府典型速度来看，波兰在ML/AI领域的进展算比较快且响应积极
    • 解释：虽然按ML/AI领域的进步速度来说进展缓慢低效，但对比政府速度则是迅速积极的。
  4. 👍 波兰分享的模型很有用
    • 支持理由：对于需要理解特定语言的不同类型应用来说是有用的。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 所有国家都应组建团队发展技能而不是仅向公司提供数据
    • 解释：仅提供数据会增加依赖性，组建团队发展技能从长远看更高效。

金句与有趣评论

  1. “😂 Usual Poland W (unbiased)”
    • 亮点：以简洁且幽默的方式表达对波兰在该事件中的肯定，同时强调自己观点的客观性。
  2. “🤔 Vernacular AI is necessary for integrating AI for all.”
    • 亮点：强调本土人工智能对全民整合人工智能的重要性，是讨论中的一个核心观点。
  3. “👀 Measuring by the rate of progress in ML/AI field - it’s terribly slow and inefficient. Measuring by the typical govt speed - it’s quite quick and responsive.”
    • 亮点：从不同的测量标准看待波兰在ML/AI领域的进展，形成鲜明对比。
  4. “😂 Nice to see Mixtral 8x7b again 💪🏽”
    • 亮点：简单表达再次看到Mixtral 8x7b的欣喜之情。
  5. “🤔 A more valuable approach would be for each country to contribute high - quality documents in their native languages, ensuring that frontier models are trained with a richer and more diverse representation of minority cultures.”
    • 亮点：提出一种新的、更有价值的模型训练方式，考虑到少数族裔文化的表征。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于微调模型是否高效以及如何看待波兰在ML/AI领域的进展速度。产生这些分歧的原因是不同评论者从不同角度出发，例如从技术效率、政府项目特点、本土发展意义等方面进行考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型是否支持ollama以及模型在不同语言间的分布情况可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果各国重视本土团队技能发展、本土语言在模型训练中的应用等观点，可能会对各国人工智能发展战略产生影响，进而影响全球人工智能领域的格局。

详细内容：

标题：波兰数字事务部在 HF 上分享 PLLuM 模型家族引发热烈讨论

近日，波兰数字事务部在 HF 上分享了 PLLuM 模型家族，这一消息引发了众多网友的关注和讨论。该帖子的链接为：https://huggingface.co/CYFRAGOVPL 。截至目前，帖子获得了众多点赞和大量的评论。

讨论主要围绕着该模型的开发方式、效率以及实际应用效果等方面展开。有人认为这是政府积极作为，有助于整合人工智能服务；也有人觉得这可能并非最佳方式，存在资源浪费或效率不高等问题。

有人指出，这些模型可能只是对现有模型如 Llama 或 Mistral 针对斯拉夫语言的微调。比如有用户分享道：“说实话，这可能是更好的方法，最终可能会产生一些实际有用的东西。当你试图用一个像橘子大小的数据集从头开始做时，就会发生这种情况。”

但也有人表示：“并非微调，他们在波兰语上进行了持续的预训练，增加了 1500 亿个更多的标记。所以不仅仅是微调。”

对于模型开发所耗费的时间和资源，各方观点不一。有人吐槽：“想象一下花一年时间来微调一个大型语言模型……那些工程师要么懒惰，要么试图尽可能延长项目时间来轻松赚钱……或者两者兼而有之。”但也有人反驳：“或者也许他们一年前就内部开始了，随着时间的推移对数据集和训练方法进行了周期性的改进，然后在某个时候说‘嘿，让我们在这个基础上训练一堆不同的模型——包括 700 亿参数的——并发布开放权重。’不能忍受听到人们这么急于贬低别人。好像这对你来说只是在公园里随便走走那么容易。你有在 HF 上微调的模型让我们看看吗？”还有人说：“或者他们一年前获得了资金。然后开始发布招聘广告。然后进行面试。然后雇人。然后等待人员加入。然后为人们为政府工作准备必要的文件。在政府项目中，一年是非常短的时间。”

关于模型的价值和未来发展，也存在不同看法。有人认为花费大量资源微调一个过时的模型是低效的，每个国家应该贡献高质量的本土语言文档，以确保前沿模型在训练时能有更丰富和多样化的少数民族文化代表。但也有人觉得让自己的人员获得这种新技术的经验更好，虽然提交新数据给 Meta 不一定能保证下一个模型是开放权重。

总的来说，这次讨论展现了大家对波兰数字事务部这一举措的多样观点和深入思考，既有对其积极意义的肯定，也有对潜在问题的担忧。未来，如何在资源利用和技术发展之间找到更好的平衡，将是此类项目需要重点关注的方向。