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https://huggingface.co/alamios/Mistral - Small - 3.1 - DRAFT - 0.5B

讨论总结

这个讨论围绕Mistral small draft模型展开。首先涉及到模型发布相关的话题，像是否应该发布大于20B模型的草稿模型等。也讨论了英伟达黄仁勋在相关领域的推动作用。接着对Mistral - Small - 3.1 - DRAFT - 0.5B模型本身特性如接受率、在不同任务中的效果、生成速度等进行探讨，还有用户对该模型的尝试意愿。此外，也包含对草稿模型概念的疑问与解释，如它与主模型的关系、是否能加速生成等，以及一些模型资源补充和模型转换相关内容。

主要观点

  1. 👍 应发布大于20B模型的草稿模型
    • 支持理由：会产生巨大影响
    • 反对声音：无
  2. 🔥 英伟达黄仁勋推动推测性解码使用且新模型有兼容草稿模型值得肯定
    • 正方观点：他在主题演讲中推动使用，新模型有兼容草稿模型
    • 反方观点：无
  3. 💡 Nemotron - Nano - 8B作为草稿模型太大，1B或3B模型更好
    • 理由：接受率差异不大时，8B模型占用更多VRAM
  4. 🤔 黄仁勋和马斯克类似且其小表弟破坏竞争
    • 解释：无更多详细解释
  5. 💥 对Mistral - Small - 3.1 - DRAFT - 0.5B模型的接受标记情况表示惊讶并愿意尝试
    • 理由：0.5B有60%接受标记对于24B模型而言较意外

金句与有趣评论

  1. “😎 segmond: This should become the norm, release a draft model for any model > 20B”
    • 亮点：提出了关于模型发布的一种观点，认为发布大于20B模型的草稿模型应成为常态。
  2. “🤔 tengo_harambe: I know we like to shit on Nvidia, but Jensen Huang actually pushed for more speculative decoding use during the recent keynote, and the new Nemotron Super came out with a perfectly compatible draft model. Even though it would have been easy for him to say "just buy better GPUs lol". So, credit where credit is due leather jacket man”
    • 亮点：在大家普遍抨击英伟达的情况下，肯定了黄仁勋在推动推测性解码使用方面的贡献。
  3. “👀 ForsookComparison: 0.5B with 60% accepted tokens for a very competitive 24B model? That’s wacky - but I’ll bite and try it :)”
    • 亮点：表达出对模型接受标记情况的惊讶以及愿意尝试的态度。
  4. “💪 Chromix_: Nemotron - Nano - 8B is quite big as a draft model. Picking the 1B or 3B model would’ve been nicer for that purpose, as the acceptance rate difference isn’t that big to justify all the additional VRAM, at least when you’re short on VRAM and thus push way more of the 49B model on your CPU to fit the 8B draft model into VRAM.”
    • 亮点：从VRAM占用角度解释为何Nemotron - Nano - 8B作为草稿模型太大。
  5. “😄 frivolousfidget: Right?! This makes a huge difference!”
    • 亮点：强调发布草稿模型会产生巨大影响。

情感分析

总体情感倾向比较积极正向，主要分歧点较少。在对黄仁勋的评价上有一些不同声音，但整体也是肯定居多。大部分评论者都是在理性地探讨Mistral small draft模型相关的技术问题，如模型特性、草稿模型的使用等，所以整体氛围较为积极和谐。可能的原因是这是一个比较小众的技术话题，参与讨论的多是对模型技术感兴趣的人，大家更关注技术本身的发展和优化。

趋势与预测

  • 新兴话题：OpenVINO转换以及推理代码示例可能会成为后续讨论的一部分，尤其是对于关注模型转换和使用的用户。
  • 潜在影响：如果模型发布草稿模型成为常态，可能会推动整个模型领域的发展，例如提升模型性能、加速模型生成等方面，也可能会影响到相关的硬件资源分配和使用策略。

详细内容：

标题：关于 Mistral 小型草案模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 Mistral 小型草案模型（https://huggingface.co/alamios/Mistral-Small-3.1-DRAFT-0.5B）的帖子引发了热烈关注。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的主要方向集中在草案模型的性能、应用场景以及与其他模型的兼容性等方面。核心问题在于：草案模型究竟能在多大程度上提升模型的生成速度和效率？

有人认为应该将发布草案模型作为任何大于 20B 模型的常规操作。有人指出英伟达的黄仁勋在相关方面的推动值得肯定，Nemotron Super 推出的兼容草案模型就是很好的例子。还有人提到 Nemotron - Nano - 8B 作为草案模型较大，选择 1B 或 3B 可能更合适。

有人分享了自己的测试数据，比如在自己的 m4 32gb 设备上，使用草案模型后从 7.53 t/s 提升到 12.89 t/s。还有人在不同任务中测试，发现选择合适的参数能带来约 50%的生成速度提升。

对于草案模型的原理，有人解释道，它并非单独使用，而是为了配合更大的模型来加速生成。较大模型会检查草案模型预测的单词是否正确，从而实现加速。一般来说，主模型和草案模型尺寸差异越大，加速效果越明显。

有人担心在消费级硬件上运行两个模型的负载问题，但也有人认为草案模型能在消费级硬件上大幅提升速度，且其尺寸较小，甚至可加载在内存中以提升性能。

有人测试了该草案模型，发现其效果显著，如在 RTX3090 上，使用草案模型后速度从 22.8 t/s 提升到 35.9 t/s。

总的来说，这次关于 Mistral 小型草案模型的讨论展现了大家对新技术的关注和探索，也为相关领域的发展提供了有价值的参考和思考。