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无（仅提供了一个IBM研究博客的链接，无实际内容可翻译）

讨论总结

这是一个关于Granite3.2的讨论帖，许多评论者分享了自己对Granite3.2的使用体验和评价。部分评论者认为该模型存在过拟合、表现不佳、推出较晚等问题，如在编码和小说写作方面表现差、taskgens功能糟糕；但也有评论者提到它在某些任务（如困难翻译任务、合同分析）中有较好表现。

主要观点

  1. 👎 Granite3.2表现一般，8B版本无意义
    • 支持理由：与LG ExaOne相比表现差
    • 反对声音：在困难翻译任务中8B版本比类似规模模型表现好
  2. 👎 Granite3.2令人失望、过拟合且过度调整
    • 正方观点：多个评论者在使用中发现存在过拟合情况
    • 反方观点：有积极的测试结果表明可能没有这些问题
  3. 👍 在合同分析方面测试结果积极
    • 解释：虽然未详细说明过程，但明确表示测试结果积极
  4. 💡 在某些任务（如困难翻译任务）中有较好表现
    • 解释：与Deepseek R1蒸馏模型比较得出结论
  5. 👎 在编码和小说写作方面表现差
    • 解释：评论者使用体验表明其在这两方面能力弱

金句与有趣评论

  1. “😂 Yes, it’s meh at best.”
    • 亮点：简洁直接地表达对Granite3.2的负面评价。
  2. “🤔 The 8B is pointless, the LG ExaOne is much better.”
    • 亮点：明确指出8B版本无意义并给出更好的对比模型。
  3. “👀 I have and it sucks with taskgens function”
    • 亮点：直观地表述试用体验中taskgens功能糟糕的情况。
  4. “😉 Tried it and did not like it - it immediately reminded me of early - 2024 llm open source (for my usecase e.g. novice programmer)”
    • 亮点：从特定使用场景出发表达不喜欢的态度。
  5. “💡 granites have good world knowledge, but bad at coding and fiction writing.”
    • 亮点：全面评价了Granite在不同任务上的能力。

情感分析

总体情感倾向偏负面，主要分歧点在于Granite3.2的性能表现。部分评论者在使用过程中遇到诸多问题，如过拟合、在某些任务表现差等，从而给出负面评价；而另一些评论者在特定任务（如合同分析、困难翻译任务）中发现其较好的表现，给出正面评价。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Granite3.2不同版本（如8B版本）在不同任务中的性能对比。
  • 潜在影响：如果更多人发现该模型在特定任务中的优势或劣势，可能会影响其在相关领域（如翻译、合同分析等）的应用选择。

详细内容：

标题：关于 Granite3.2 的热门讨论

最近，Reddit 上出现了一个关于“Anyone tried Granite3.2 yet?”的热门帖子，引起了众多网友的关注和讨论。该帖子还附带了一个链接：https://research.ibm.com/blog/inference-scaling-reasoning-ai-model 。截至目前，帖子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对 Granite3.2 模型的性能评价上。有人认为它表现不佳，比如有用户表示：“Yes, it’s meh at best. The 8B is pointless, the LG ExaOne is much better (and if a fridge producer makes better LLM…), and the small one might be useful for some RAGs or fine - tuning, but the same can be said about every model under 3B. Underwhelming, overfit, and overaligned. At least year too late.” 也有人觉得它还不错，比如有用户称：“Yes, I found the 8B to be a bit better then similarly sized Deepseek R1 distilled models for some difficult translation tasks I threw at it.” 还有用户分享了自己的测试经历，像“Our test on contract analysis is positive: https://youtu.be/mGGe7ufexcA”。

在讨论中，主要观点如下：

  • 有人觉得 Granite3.2 令人失望，存在过拟合、落后等问题。比如有用户分享道：“I haven’t tested the 8B yet, but testing the f16 to the q8 of a 14b, 16b, and 27b model doesn’t seem very fair. Phi14b is also the smallest model that nails JSON outputs every time in my tests as well. I want to see how it compares to: - qwen 2.5 instruct 7b - llama 3.1 8b - Mistral - Nemo 12b - nous - hermes 3 8b - Gemma2 9b - Falcon 3 10b ”
  • 也有人认为它在某些方面表现较好。比如：“Yes, I found the 8B to be a bit better then similarly sized Deepseek R1 distilled models for some difficult translation tasks I threw at it.”
  • 还有用户提到它在特定任务中的不足，比如：“I have and it sucks with taskgens function ”

讨论中的共识在于大家都在关注 Granite3.2 模型的性能，并从不同角度进行评价和分析。

特别有见地的观点如：“granites have good world knowledge, but bad at coding and fiction writing. A strange model.” 丰富了讨论的维度。

总之，关于 Granite3.2 模型的讨论呈现出多样性和复杂性，不同的用户基于自身的使用体验给出了不同的评价和看法。