原贴链接

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讨论总结

整个讨论围绕LG发布的Exaone Deep Thinking Model展开。大家从不同角度对这个模型进行了探讨，包括模型是否会有商业广告植入、对LG品牌的确认、模型的性能（如与其他模型比较、在本地推理能力等）、许可证问题、在不同任务上的实用性等，还有人表达了对格力和小米推出大型语言模型的期待。

主要观点

  1. 👍 对Exaone深度思考模型可能存在广告植入表示怀疑。
    • 支持理由：LG是商业公司，利用人工智能产品进行广告植入存在可能性。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 LG的8b模型很有趣。
    • 正方观点：8b模型能打败o1 - mini，可在多种设备上自托管且在CPU上推理可行。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Exaone模型适合低工作量任务。
    • 解释：如重写、总结这类低工作量的任务，Exaone模型表现较好。
  4. 💡 这个模型看起来是可以轻易跳过的系列。
    • 解释：按照宣称的基准测试，Exaone没有比QwQ - 32B表现更好。
    • 反对声音：该模型在某些基准测试中获胜，在某些方面可能有用。
  5. 💡 期待格力和小米推出大型语言模型。
    • 解释：格力和小米在科技领域有影响力，希望看到它们涉足LLM领域。

金句与有趣评论

  1. “😂 Will it spill an LG - washing - machine ad in - between it’s responses?”
    • 亮点：以诙谐的方式对模型可能存在的广告植入进行调侃。
  2. “🤔 I learned a trick: put labels of other models under the mark, while ours above the mark.”
    • 亮点：分享了一个关于模型标签放置的小窍门。
  3. “👀 I’m old enough to remember that :P”
    • 亮点：在确认LG是否为“lucky goldstar LG”时，幽默地表示自己年纪够大还记得。
  4. “😎 Their 8b model is quite interesting.”
    • 亮点：直接表达对LG的8b模型的兴趣。
  5. “🤨 has anyone tested this model? is it good at instruction following?”
    • 亮点：体现出对新模型是否有人测试以及指令遵循能力的好奇。

情感分析

总体情感倾向较为中性，既有对模型的认可（如认为适合低工作量任务、8b模型有趣等），也有质疑（如对模型实用性的怀疑、是否比其他模型好等）。主要分歧点在于对Exaone模型的评价，有人认为它可以被轻易跳过，而有人认为它在某些方面有作用。可能的原因是大家从不同的需求和角度去看待这个模型，如有的从性能比较出发，有的从实际使用任务出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型在不同任务中的具体表现、不同模型之间的比较等话题。
  • 潜在影响：如果更多的企业像格力和小米涉足LLM领域，可能会加剧该领域的竞争，促使模型不断优化改进。

详细内容：

LG 发布 Exaone 深度思考模型引发热议

LG 发布了 Exaone 深度思考模型，相关帖子https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/exaone-deep-67d119918816ec6efa79a4aa获得了众多关注，引发了网友们的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人质疑该模型会在回复中插入 LG 洗衣机广告。有人表示这个模型相当不错，自己对 32B 模型印象深刻。有人分享了一个技巧：把其他模型的标签放在标记下面，而自己的放在上面。还有人提到 LG 就像幸运金星 LG 吗？也有人回忆起自己对这个名称的过往记忆。有人认为 LG 名字、韩国背景以及相关颜色在所有图形中都有体现，所以确定就是幸运金星。有人指出其 8B 模型很有趣，能在某些方面表现出色，甚至在几乎任何设备上都能自托管，就连 CPU 推理也可行。有人好奇 8B 模型是否能击败 o1-mini 且是否开源。有人表示虽然该模型存在一些限制，但仍可用于研究目的，在某些基准测试中表现出色，或许在某些方面有用，比如有不同的写作风格。有人提到若只是单个令牌，可以更改令牌解码器中的内容。有人表示容易解决，能在中间把改为，再在发送给 LG Exaone 时改回来，但也有人认为这可能需要认真的重新训练。有人仍在等待格力和小米的 LLM，也有人对此表示疑问。有人指出许可证出现 404 错误，推测和上次情况相同。有人测试了 32B 版本的模型，认为这是个不错的模型，是非商业许可证。有人询问是否有人测试过这个模型，在指令遵循方面表现如何。有人询问在每个权重两到三位与十二亿参数每个权重八位相比是否有用。有人认为该模型在本地运行推理模型方面与 FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash 不相上下。

这场讨论展现了大家对 LG 新发布的 Exaone 深度思考模型的不同看法和关注点，有人对其充满期待，有人对其性能和许可证等方面存在疑问和探讨。