2026-01-02 00:26:34

実世界のシナリオで言語モデルを展開する際には、ハードウェアとパフォーマンスのトレードオフが純粋な能力と同じくらい重要です。

OSS120Bは印象的なローカル推論を提供しますが、その代償として、スムーズに動作させるには約120GBのRAMが必要です。これは携帯性が高いとは言えません。OSS20Bはほとんどのユースケースにとって理想的なバランスを実現しており、堅実なパフォーマンスを得ながら、地下室にデータセンターを置く必要はありません。

Mistral-7Bは会話タスクに最適ですが、ドキュメントのグラウンディングには苦労し、訓練されていない情報を与えると幻覚を見やすくなります。Llamaについては？正直に言うと、同じサイズの新しいオープンソースの代替品と比べると物足りない感じがします。エコシステムは急速に進化しており、新しいプレイヤーの中にはより優れたものもあります。

本当の教訓は：サイズがすべてではないということです。コンテキスト、訓練データの質、そして実用的な効率性の方が、思っているよりも重要です。

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MergeConflict

· 15時間前

120GBのRAMが動いているモデルは? 私は直言って、家族の中でこんな状態の人はいるのでしょうか? --- OSS20Bは本当にバランスの取れたプレーヤーですが、実際のシーンによっては変わります --- Llamaは確かに少し遅れており、新しいオープンソースモデルのせいで北側を見つけることが不可能になっています --- トレーニングデータの品質>ヒープパラメータだけです、それが真実です --- ミストラル幻覚は非常に深刻なので、生産環境について考える必要があります --- サイズがすべてではありませんが、効率とコンテキストウィンドウは本当に... --- 本当に120Bまで出せる人がどれだけいるのか知りたいです。見せびらかすのは当然のことです

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FallingLeaf

· 01-02 16:36

120GBメモリでモデルを動かす？家に置き場所が本当にないなはは --- OSS20Bは本当にすごい、コストパフォーマンスの天井、サーバー全体を必要としない --- Llamaは確かに少し埃をかぶっているが、新しいモデルは確かにより強力 --- パラメータを積み重ねることばかり考えないで、トレーニングデータの質こそ真の王道 --- Mistral-7Bのチャットはまあまあだが、ドキュメントになると話がめちゃくちゃになり始める、使う人がわかる --- ハードウェアコストと効果のバランスをどう取るか、これが本当の問題

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MEVictim

· 01-02 00:56

120GB RAMでOSS120Bを動かす？醒醒、兄弟、それはローカル展開ではなくデータセンターの構築だよやっぱりOSS20Bの方が魅力的だね、実際の運用環境での最適解 Mistralの幻覚問題は本当に厄介だ...未知のデータを入力するとすぐにストーリーを作り始める Llamaは確かに新星に押しつぶされている、エコシステムはこんなに残酷だところで、モデルのサイズはそんなに重要じゃない、トレーニングデータの質>すべて、これが本当の壁だ

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GasFeeCrybaby

· 01-02 00:52

120GB RAMで120Bを処理？これはどこのサーバーですか、私の壊れたパソコンはすぐに壊れそうです（笑） OSS20Bは確かに絶品で、コストパフォーマンスも抜群です。そういえば、Llamaは確かに少し遅れ気味ですね、新しいものはそれを瞬殺します。これが本当の話です。単にパラメータを積み重ねるだけではダメです。

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StealthDeployer

· 01-02 00:51

ローカルモデルで120GBの動作? 笑いながら、壊れたパソコンを家で売らなきゃいけないんだ --- OSS20Bは確かに香り高いですが、本当のボトルネックはデータ品質です --- ラマは今かなり引っ張ってきて、新しいモデルも盛り上がっています --- パラメータの数だけでなく、コンテキストウィンドウと推論効率こそが本当の生産性です --- ミストラルは幻覚の問題に苛立つし、この存在は生産や環境保護には適していません --- 率直に言って、120GBの費用を誰が負担するのか、小規模・中規模のチームは試合を続ける余裕がありません --- だから今は量子化の解決策を検討しています。これでメモリの半分を節約できます

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