在将语言模型部署到实际场景中时,硬件和性能的权衡与其原始能力同样重要。



OSS120B在本地推理方面表现出色,但成本也很高——你大约需要120GB的内存才能顺利运行。这并不算便携。OSS20B在大多数用例中达到了理想的平衡;你可以获得稳定的性能,而无需在地下室建个数据中心。

Mistral-7B非常适合对话任务,虽然在文档基础方面表现一般,如果输入的信息不是它明确训练过的内容,它往往会产生幻觉。说实话,Llama?相比一些规模相似的开源新兴替代品,它感觉平平无奇。生态系统发展迅速,一些新玩家做得更好。

真正的教训是:规模并非一切。上下文、训练数据的质量以及实际效率比你想象的都更重要。
查看原文
此页面可能包含第三方内容,仅供参考(非陈述/保证),不应被视为 Gate 认可其观点表述,也不得被视为财务或专业建议。详见声明
  • 赞赏
  • 3
  • 转发
  • 分享
评论
0/400
MEVictimvip
· 8小时前
120GB RAM跑OSS120B?醒醒哥们,这不是本地部署是本地搭数据中心 还是OSS20B香啊,真实生产环境的最优解 Mistral这幻觉问题是真的烦人...一喂陌生数据就开始编故事 Llama确实被新秀压得死死的,生态就是这么残酷 话说回来模型大小真的没那么重要,训练数据质量>一切,这才是真正的卡点
回复0
GasFee_Crybabyvip
· 8小时前
120GB RAM跑120B?这谁家服务器啊,我的破电脑直接裂开了哈哈 OSS20B确实绝,性价比能打。话说Llama现在确实有点拉了,新出的东西秒杀它 这才是真话,不是一味堆参数就行
回复0
StealthDeployervip
· 8小时前
120GB跑本地模型?笑了,我家里那破电脑得卖了才行 --- OSS20B确实香,但真正卡脖子的还是数据质量这块 --- Llama现在确实有点拉,新出的模型都在吊打它 --- 别只看参数量了,上下文窗口和推理效率才是真的生产力 --- mistral一说幻觉问题就烦,这东西不适合生产环保 --- 120GB的成本谁来买单,说白了还是中小团队玩不起啊 --- 这就是为什么我现在都在看量化方案,能省一半内存
回复0
交易,随时随地
qrCode
扫码下载 Gate App
社群列表
简体中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)