原贴链接

我尝试了很多模型，甚至是Llama 3.3 70b q_4（32k上下文），但Qwen 2.5 32b q_8 Coder是我能找到的最好的文本分析模型。它真的能反映源文本并且可以探究非常细微的细节。它能从输入文件中生成很好的单词列表（显然不是索引）。编码器功能和文本分析功能之间是否存在联系呢？让我们来讨论一下吧！

讨论总结

原帖声称Qwen 2.5 32b Coder是最好的本地文本分析LLM，并提出其编码功能和文本分析功能是否有关联的问题。评论者们从多个方面进行了讨论，包括模型不能生成单词列表与上下文的关系、模型使用上下文片段失败的原因、CODER调整训练与文本分析的关联等，还有人对原帖提到的模型最佳性表示质疑，也有用户分享了经过代码训练的LLM在非代码任务上表现更好这一观点。

主要观点

  1. 👍 模型不能从文件生成单词列表可能是上下文问题。
    • 支持理由：[根据模型运行原理推测，若不能生成合适单词列表，可能与上下文大小或处理超出给定大小有关。]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 Qwen 2.5 32b Coder能发现文本个体概念和单词。
    • 正方观点：[原帖及部分评论者能感受到该模型具有这种能力。]
    • 反方观点：[无]
  3. 💡 CODER调整/训练与文本分析无直接关联（若模型不使用代码分析时）。
    • [解释：如果模型不使用代码执行分析，很难找到二者之间有直接关联的原因。]
  4. 💡 经过代码训练的LLM在非代码任务上表现更好。
    • [解释：有评论者提出这一观点并给出Reddit链接作为参考依据。]
  5. 💡 质疑Qwen 2.5 32b Coder是否是最好的，其他量化模型是否更差。
    • [解释：有用户对原帖中该模型的最优性表示怀疑，提出其他量化模型可能更好的疑问。]

金句与有趣评论

  1. “😂 我会猜测（也许很天真），如果一个大型语言模型（LLM）不能从作为上下文给出的文件中生成合适的单词列表，那么很可能是上下文大小/处理超过给定大小存在一些问题。”
    • 亮点：[以一种较谦虚的态度提出对模型不能生成单词列表的原因推测。]
  2. “🤔 如果模型不使用代码来执行分析（有些可以在有使用案例时设置为使用外部工具/运行代码），那么我想不出CODER调优/训练与文本分析有什么直接原因。”
    • 亮点：[从模型分析方式的角度出发，思考二者之间的关联。]
  3. “👀 LLM Models trained on code perform better even on non - code related tasks.”
    • 亮点：[提出一种与常规认知可能不同的观点，即经过代码训练的LLM在非代码任务上也有较好表现。]
  4. “😉 johakine: Other quants are worse? What about context size, is there a degradation for 100k context?”
    • 亮点：[针对原帖中Qwen 2.5 32b Coder是最好的这一说法提出关于其他量化模型和大上下文情况的质疑。]
  5. “👍 custodiam99: I use only 32k context and there is no obvious degradation, the text is fully analyzed.”
    • 亮点：[对Qwen 2.5 32b Coder在32k上下文时性能情况的反馈。]

情感分析

[总体情感倾向为中性，主要分歧点在于Qwen 2.5 32b Coder是否是最好的本地文本分析LLM，部分人认为它是最好的，部分人对此表示质疑，原因可能是大家使用不同的模型有不同的体验，以及对模型评判的标准不同。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[Qwen 2.5 32b Coder在更大上下文（如100k）时的性能表现可能会引发后续讨论。]
  • 潜在影响：[对文本分析领域而言，如果Qwen 2.5 32b Coder被广泛认可为最佳模型，可能会影响其他模型的发展方向以及文本分析任务的执行方式。]

详细内容：

标题：为何 Qwen 2.5 32b Coder 是最佳本地文本分析 LLM？

在 Reddit 上，有一个引发热烈讨论的帖子，标题为“为何 Qwen 2.5 32b Coder 是最佳本地文本分析 LLM？”。该帖子称尝试了众多模型，包括 Llama 3.3 70b q_4 与 32k 上下文等，但 Qwen 2.5 32b q_8 Coder 是所能找到的最佳文本分析模型，它能精准反映源文本，挖掘细微细节，还能从输入文件生成良好的单词列表。此帖获得了较高的关注度，引发了一系列深入的讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人认为如果一个 LLM 无法从给定的文件上下文中生成恰当的单词列表，可能存在上下文大小或处理方面的问题。许多模型会因上下文片段在神经网络标记的上下文宽度内的位置不同而无法正确使用上下文。例如：[Calcidiol]提到“若仅仅是挑选单词并重复，可能主要与上下文和注意力有关，不过很乐意了解是否有更多其他原因。” 并提供了一个相关模型的链接：https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat-1m/blob/main/README_en.md 。还指出如果模型不使用代码进行分析，那么 CODER 调优/训练与文本分析的相关性不大，除非在分析代码时，模型因无法正确解释其上下文空间内的所有标记细节，导致基准测试受到影响，从而促使模型在“关注语法和语义细节”方面进行优化。
  • [custodiam99]表示能感受到 Qwen 2.5 32b Coder 的独特之处，它能找出文本中的个体概念和单词，不像其他 LLM 只是谈论一般概念，还能收集句子和概念，而非简单的一致性。Llama 3.3 70b 则更加抽象和笼统。
  • [Theio666]提出或许与 OpenAI 开发人员所说的有关，即对代码的错误调整导致模型提供错误信息等，也许 Qwen 2.5 32b Coder 也是类似情况。
  • [LetterRip]认为可能与训练内容无关，而是额外训练破坏了对齐。模型默认产出的内容会完全模仿训练内容，包括网上的好坏信息。通过对齐训练消除不良内容，若进行额外微调，对齐训练会退化，需要重新进行。
  • [custodiam99]分享自己使用未上线的文本，Qwen Coder 仍能准确反映。
  • [Thrumpwart]提到在代码上训练的 LLM 模型在非代码相关任务上表现更好，并提供了相关链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/s/Ray36d6FVX 。

总之，关于 Qwen 2.5 32b Coder 为何是最佳本地文本分析 LLM，大家各抒己见，既有对技术原理的探讨，也有个人使用的经历分享，但仍未形成统一结论。