Ketika berbicara tentang penerapan model bahasa dalam skenario dunia nyata, trade-off perangkat keras dan kinerja sama pentingnya dengan kemampuan mentah.
OSS120B memberikan penalaran lokal yang mengesankan tetapi datang dengan biaya—Anda membutuhkan sekitar 120GB RAM hanya untuk menjalankannya dengan lancar. Itu tidak benar-benar portabel. OSS20B mencapai titik manis untuk sebagian besar kasus penggunaan; Anda mendapatkan kinerja yang solid tanpa perlu pusat data di ruang bawah tanah Anda.
Mistral-7B bekerja dengan baik untuk tugas percakapan, meskipun kesulitan dengan dasar dokumen dan cenderung halusinasi jika Anda memberinya informasi yang tidak secara eksplisit dilatih. Llama, jujur saja? Rasanya kurang mengesankan dibandingkan alternatif open-source yang lebih baru dengan ukuran serupa. Ekosistem telah bergerak cepat, dan beberapa pemain baru melakukan hal yang lebih baik.
Pelajaran sebenarnya: ukuran bukan segalanya. Konteks, kualitas data pelatihan, dan efisiensi praktis lebih penting daripada yang Anda kira.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MEVictim
· 14jam yang lalu
120GB RAM menjalankan OSS120B? Bangunlah, teman, ini bukan penyebaran lokal melainkan membangun pusat data lokal
Masih lebih baik OSS20B, solusi terbaik untuk lingkungan produksi nyata
Masalah ilusi Mistral ini benar-benar menyebalkan... Begitu menerima data asing langsung mulai berbohong
Llama memang tertindas keras oleh pendatang baru, ekosistem memang begitu kejam
Ngomong-ngomong, ukuran model sebenarnya tidak begitu penting, kualitas data pelatihan > segalanya, ini yang benar-benar menjadi hambatan
Lihat AsliBalas0
GasFeeCrybaby
· 14jam yang lalu
120GB RAM跑120B?Ini server siapa nih, komputer saya yang rusak langsung pecah haha
OSS20B memang luar biasa, rasio harga dan performa bisa diandalkan. Ngomong-ngomong, Llama sekarang memang agak tertinggal, yang baru keluar bisa mengalahkannya dalam sekejap
Ini baru kenyataan, bukan cuma sekadar menumpuk parameter saja
Lihat AsliBalas0
StealthDeployer
· 14jam yang lalu
120GB menjalankan model lokal? Tertawa, saya harus menjual komputer yang rusak di rumah
---
OSS20B memang harum, tetapi kemacetan sebenarnya adalah kualitas datanya
---
Llama benar-benar menarik sedikit sekarang, dan model baru menggantungnya
---
Jangan hanya melihat jumlah parameter, jendela konteks dan efisiensi inferensi adalah produktivitas yang sebenarnya
---
Mistral kesal ketika menyangkut masalah halusinasi, dan benda ini tidak cocok untuk produksi dan perlindungan lingkungan
---
Siapa yang akan membayar biaya 120GB, terus terang, tim kecil dan menengah tidak mampu bermain
---
Itu sebabnya saya melihat solusi kuantisasi sekarang, yang dapat menghemat setengah dari memori
Ketika berbicara tentang penerapan model bahasa dalam skenario dunia nyata, trade-off perangkat keras dan kinerja sama pentingnya dengan kemampuan mentah.
OSS120B memberikan penalaran lokal yang mengesankan tetapi datang dengan biaya—Anda membutuhkan sekitar 120GB RAM hanya untuk menjalankannya dengan lancar. Itu tidak benar-benar portabel. OSS20B mencapai titik manis untuk sebagian besar kasus penggunaan; Anda mendapatkan kinerja yang solid tanpa perlu pusat data di ruang bawah tanah Anda.
Mistral-7B bekerja dengan baik untuk tugas percakapan, meskipun kesulitan dengan dasar dokumen dan cenderung halusinasi jika Anda memberinya informasi yang tidak secara eksplisit dilatih. Llama, jujur saja? Rasanya kurang mengesankan dibandingkan alternatif open-source yang lebih baru dengan ukuran serupa. Ekosistem telah bergerak cepat, dan beberapa pemain baru melakukan hal yang lebih baik.
Pelajaran sebenarnya: ukuran bukan segalanya. Konteks, kualitas data pelatihan, dan efisiensi praktis lebih penting daripada yang Anda kira.