原贴链接

https://huggingface.co/secemp9/TraceBack-12b

讨论总结

整个讨论围绕TraceBack这一新型推理模型展开。作者介绍了模型的基本情况，包括模型的量化训练、占用资源等，也提到了目前训练程度虽低但有提升空间，同时表示正在制作评估。其他用户则表达了对模型的兴趣，有人提出改进建议，还有人分享了自己使用类似策略训练其他模型的经验。

主要观点

  1. 👍 对TraceBack推理模型感兴趣并期待特定版本
    • 支持理由：认为模型很吸引人，期待能有GGUF和/或MLX版本会带来更多可能。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型可采用WIDGET概念改进推理过程
    • 正方观点：认为推理步骤应运用WIDGET概念和发散、收敛思维。
    • 反方观点：作者之前未考虑，无明确反对。
  3. 💡 TraceBack是生成推理数据的新方式
    • 解释：作者介绍TraceBack能从非推理数据集/模型生成推理数据。
  4. 💡 目前模型训练程度低但有提升空间
    • 解释：虽仅训练2个轮次、20万样本，但已展现不错推理轨迹，增加数据和轮次可提升。
  5. 💡 可使用云GPU（8xH100）训练模型
    • 解释：作者回复模型是用云GPU（8xH100）训练的。

金句与有趣评论

  1. “😂 This is fascinating. Looking forward to a GGUF and/or MLX version.”
    • 亮点：直接表达对模型的兴趣和对特定版本的期待。
  2. “🤔 Have you looked at WIDGET - the six types of working genius and the idea of divergent and convergent thinking? It really feels like reasoning steps should use these two concepts for reasoning.”
    • 亮点：提出模型改进的独特思路，引发进一步讨论。
  3. “👀 I’m still in the process of making an eval and will soon release that too - the dataset I used for this can be found here: https://huggingface.co/datasets/secemp9/instruction\\_solution\\_thought”
    • 亮点：作者分享模型评估进展和数据集获取途径。
  4. “😎 Nice! I trained [Sovereign 72B](https://huggingface.co/BasiliskLabs/Sovereign - 0.1 - 72B) using the same strategy.”
    • 亮点：分享相似训练策略的经验。
  5. “👍 Thank you! technically this one is at 4bit, and should only use 8GB\\~ of vram/ram I think.”
    • 亮点：对模型的资源占用情况进行说明。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少，更多是关于模型的探讨和分享。可能的原因是大家都对这个新型推理模型感兴趣，并且处于探索和交流阶段，更多关注模型本身的特性、改进和相关经验分享。

趋势与预测

  • 新兴话题：新模型在推理风格改进方面的探索，如应用WIDGET概念等。
  • 潜在影响：如果这些改进思路得以实现，可能会提升推理模型的性能，对人工智能领域的推理相关研究和应用产生积极影响。

详细内容：

标题：新型反向推理模型“TraceBack”在Reddit上引发热议

近日，Reddit上关于“TraceBack：A Novel Reverse Reasoning Model for Better and Cheaper Scaling of Synthetic Reasoning Generation”的讨论引起了众多关注。该帖子获得了较高的热度，评论众多。原帖提供了相关模型的链接（https://huggingface.co/secemp9/TraceBack-12b），引发了大家对模型的技术细节、应用前景等方面的热烈探讨。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这个模型十分有趣，期待后续能有 GGUF 和 MLX 版本。还有用户提到该模型目前是 4 位的，大概只需要 8GB 到的 VRAM/RAM。作者表示做了量化训练所以花费了更多时间，下一个版本计划进行全精度训练，然后再进行量化。 有人分享说自己是代表作者发布这个模型，因为作者的账号刚创建无法亲自发布。 有用户提到是否参考了 WIDGET 中关于六种工作天才类型以及发散和收敛思维的概念，认为推理步骤应该使用这两个概念。作者回应虽未参考，但计划开发具有不同推理风格的模型。 有人询问是否提供指令和解决方案后，模型能生成从指令到解决方案的推理步骤，作者给予了肯定回答。 还有人询问作者是用个人 GPU 还是云 GPU 进行训练，作者回答是云 GPU，使用了 8 个 H100。 也有人希望作者详细阐述模型的不同之处，作者解释说合并了开源数据集，并按照特定格式训练模型，目标是能从指令和解决方案的输入对生成推理数据。

讨论中存在共识，即大家对这个新型模型都表现出了浓厚的兴趣，期待它能在更多数据和轮次的训练下不断改进和完善。

特别有见地的观点如，有人分享自己曾用相同策略训练[Sovereign 72B]，并在相关方面进行了探索。

总的来说，这次关于“TraceBack”模型的讨论展现了大家对技术创新的关注和期待，相信未来会有更多精彩的发展。