Khi nói đến việc triển khai các mô hình ngôn ngữ trong các tình huống thực tế, các đánh đổi về phần cứng và hiệu suất quan trọng không kém gì khả năng thuần túy.
OSS120B mang lại khả năng suy luận cục bộ ấn tượng nhưng đi kèm với chi phí—bạn cần khoảng 120GB RAM chỉ để chạy mượt mà. Điều đó không thực sự di động. OSS20B đạt điểm tối ưu cho hầu hết các trường hợp sử dụng; bạn có hiệu suất ổn định mà không cần một trung tâm dữ liệu trong nhà để xe.
Mistral-7B hoạt động tốt cho các nhiệm vụ hội thoại, mặc dù nó gặp khó khăn với việc căn cứ tài liệu và có xu hướng ảo tưởng nếu bạn cung cấp cho nó thông tin mà nó không được huấn luyện rõ ràng. Llama, thành thật mà nói? Nó cảm thấy không ấn tượng so với các lựa chọn mã nguồn mở mới hơn có kích thước tương tự. Hệ sinh thái đã phát triển nhanh chóng, và một số đối thủ mới hơn đang làm tốt hơn.
Bài học thực sự: kích thước không phải là tất cả. Ngữ cảnh, chất lượng dữ liệu huấn luyện và hiệu quả thực tế quan trọng hơn bạn nghĩ.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
4
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
FallingLeaf
· 6giờ trước
120GB bộ nhớ chạy mô hình? Thật sự không đủ chỗ ở nhà ahahaha
---
OSS20B thật sự là đỉnh cao, tỷ lệ hiệu suất trên giá thành cực cao, không cần phải có toàn bộ máy chủ
---
Llama hiện tại thật sự có chút bị lãng quên, mô hình mới ra thực sự mạnh hơn
---
Đừng cứ nghĩ mãi đến việc tăng tham số, chất lượng dữ liệu huấn luyện mới là yếu tố quyết định
---
Mistral-7B để trò chuyện cũng ổn, một khi liên quan đến tài liệu thì bắt đầu nói nhảm, ai dùng mới biết
---
Chi phí phần cứng và hiệu quả làm sao cân bằng, đây mới là vấn đề thực sự
Xem bản gốcTrả lời0
MEVictim
· 22giờ trước
120GB RAM chạy OSS120B? Tỉnh lại đi bạn, đây không phải triển khai tại chỗ mà là xây dựng trung tâm dữ liệu tại chỗ
Vẫn là OSS20B hấp dẫn hơn, là giải pháp tối ưu cho môi trường sản xuất thực sự
Vấn đề ảo giác của Mistral thật sự gây phiền phức... Một khi gặp dữ liệu lạ là bắt đầu kể chuyện
Llama thực sự bị các tân binh đè nặng, hệ sinh thái đúng là khắc nghiệt như vậy
Nói đi cũng phải nói lại, kích thước mô hình thật ra không quan trọng lắm, chất lượng dữ liệu huấn luyện > tất cả, đó mới là điểm mấu chốt
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrybaby
· 22giờ trước
120GB RAM chạy 120B? Đây là server của nhà ai vậy, máy tính cùi của tôi trực tiếp nứt rồi haha
OSS20B thực sự tuyệt vời, tỷ lệ giá trị hiệu suất có thể đánh bại. Nói đi, Llama hiện tại thực sự có chút chậm rồi, đồ mới ra đời có thể đánh bại nó ngay lập tức
Đây mới là sự thật, không phải cứ tích tụ tham số là được
Xem bản gốcTrả lời0
StealthDeployer
· 22giờ trước
120GB chạy mô hình cục bộ? Cười rồi, máy tính cũ nhà tôi mà bán đi mới được
---
OSS20B thực sự ngon, nhưng thực sự gây khó khăn vẫn là chất lượng dữ liệu
---
Llama hiện tại thực sự có phần chậm chạp, các mô hình mới ra đều vượt xa nó
---
Đừng chỉ nhìn vào số lượng tham số, cửa sổ ngữ cảnh và hiệu quả suy luận mới là năng suất thực sự
---
Vấn đề ảo giác khi nói về mistral thì phiền, thứ này không phù hợp để sản xuất thân thiện môi trường
---
Chi phí của 120GB ai sẽ trả? Nói thẳng ra là các đội nhóm nhỏ và trung bình không đủ khả năng chơi
---
Đây chính là lý do tại sao tôi hiện đang xem xét các giải pháp lượng hóa, có thể tiết kiệm một nửa bộ nhớ
Khi nói đến việc triển khai các mô hình ngôn ngữ trong các tình huống thực tế, các đánh đổi về phần cứng và hiệu suất quan trọng không kém gì khả năng thuần túy.
OSS120B mang lại khả năng suy luận cục bộ ấn tượng nhưng đi kèm với chi phí—bạn cần khoảng 120GB RAM chỉ để chạy mượt mà. Điều đó không thực sự di động. OSS20B đạt điểm tối ưu cho hầu hết các trường hợp sử dụng; bạn có hiệu suất ổn định mà không cần một trung tâm dữ liệu trong nhà để xe.
Mistral-7B hoạt động tốt cho các nhiệm vụ hội thoại, mặc dù nó gặp khó khăn với việc căn cứ tài liệu và có xu hướng ảo tưởng nếu bạn cung cấp cho nó thông tin mà nó không được huấn luyện rõ ràng. Llama, thành thật mà nói? Nó cảm thấy không ấn tượng so với các lựa chọn mã nguồn mở mới hơn có kích thước tương tự. Hệ sinh thái đã phát triển nhanh chóng, và một số đối thủ mới hơn đang làm tốt hơn.
Bài học thực sự: kích thước không phải là tất cả. Ngữ cảnh, chất lượng dữ liệu huấn luyện và hiệu quả thực tế quan trọng hơn bạn nghĩ.