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IBM推出Granite 3.2（详情可查看https://www.ibm.com/new/announcements/ibm - granite - 3 - 2 - open - source - reasoning - and - vision?lnk = hpls2us）

讨论总结

此讨论围绕IBM推出的Granite 3.2展开。大家从多个角度对该产品进行了评价，有对其性能的质疑，如在推理性能、RAG体验方面；也有对其优点的肯定，像多语言能力等。同时还涉及一些技术相关的话题，如系统提示、模型参数等，整体氛围较为多元，既有批评不满，也有欣赏赞赏。

主要观点

  1. 👍 对Granite 3.2的某些性能表示怀疑
    • 支持理由：如未看到实际表现前不相信能超越其他大型模型、其8B和2B参数规模表现存疑等。
    • 反对声音：有用户表示在自己的测试中在Bash和Terraform编码方面比之前版本表现更好。
  2. 🔥 认为这类模型存在过度拟合等问题
    • 正方观点：一些用户觉得模型总是过度拟合少数基准。
    • 反方观点：无明显反对观点。
  3. 💡 个人试用体验不佳
    • 解释：有用户下载试用后就删除了，还有用户在128k上下文进行RAG体验效果差。
  4. 🤔 特定模型有其使用场景
    • 解释：如8B模型不是为复杂任务如编码竞争而设计。
  5. 😎 对IBM推出Granite 3.2表示欣赏
    • 支持理由：有用户赞赏其多语言能力、速度等优点。

金句与有趣评论

  1. “😂 Nabakin: Ha. I’ll believe it when it’s on Lmarena”
    • 亮点：表达出对IBM声称的性能优势的怀疑态度。
  2. “🤔 RedditLovingSun: a random company claiming their small model somehow outperforms everything is starting to remind me of how every pizza place in my city claims they have the "the best pizza in town"”
    • 亮点：用生动的类比表达对IBM声称小模型优越性能的质疑。
  3. “👀 Porespellar: Tried it at 128k context for RAG, it was straight trash for me. GLM4 - 9b is still the GOAT for low hallucination RAG at this size.”
    • 亮点：直接对比IBM Granite 3.2和GLM4 - 9b在RAG方面的表现，表明对Granite 3.2的不满。
  4. “😏 kaisear：Grainite is just Waston playing cosplay.”
    • 亮点：以调侃的方式暗示Granite缺乏新意。
  5. “😊 synw_: I appreciate their 2b dense, specially for it’s multilingual capabilities and speed, even on cpu only.”
    • 亮点：明确表达对Granite 3.2在多语言能力和速度方面的欣赏。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极评价也有消极评价。主要分歧点在于Granite 3.2的性能表现上，如推理性能、RAG效果等。可能的原因是不同用户基于自己的使用场景、测试环境和期望等因素得出不同结论。

趋势与预测

  • 新兴话题：产品在不同任务（如编码、翻译等）中的性能优化可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果产品性能如宣传所说得到提升，可能对AI模型竞争格局产生影响，促使其他公司改进产品；如果性能不佳，可能影响IBM在AI领域的声誉。

详细内容：

标题：IBM 推出 Granite 3.2 引发 Reddit 热议

IBM 推出 Granite 3.2 这一消息在 Reddit 上引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。帖子内容主要围绕对 Granite 3.2 的各种观点和看法展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 IBM 只是在重复旧有的模式，比如“[Nabakin] 它就是一遍又一遍地重复相同的套路”。也有人表示试用后就删除了，如“[JLeonsarmiento] 我刚下载、试用，然后就删除了”。还有人觉得这不过是过度炒作，比如“[as - tro - bas - tards] 对于一个被过度炒作的 8B 模型，这是常规操作”。但也有人认为 IBM 在 AI 领域并非毫无贡献，像“[boissez] 他们进入 AI 游戏的时间比谷歌还长，绝对不是一家随机的公司”。同时，有人质疑其在 AI 行业自 LLM 热潮以来并未贡献有价值的成果，如“[LLMtwink] 据我所知，还没有为 AI 行业贡献任何有价值的东西”。

有人分享了使用 Granite 3.1 模型的个人经历，“[MrTubby1] Granite 3.1 模型用于文本总结和 RAG，在我的经验中，在某一特定任务上它们比 qwen 14b 和 32b 表现更好”。

有趣或引发思考的观点方面，有人提出“[High_AF_] 但它只有 8B 和 2B，真的会好吗？”

总的来说，关于 IBM 推出的 Granite 3.2，Reddit 上的讨论呈现出观点的多样性和争议性。有人对其持怀疑和否定态度，也有人看到了其可能具有的价值和优势。