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有没有人有过将日常问题输入到llama 3 8b的经验？每当我感觉自己思考不理性时，我就会使用它，我喜欢用它来帮助分解我的想法和计划，之后再做一些研究。当我不下载模型以供偏好时，我会将其防火墙关闭。想知道是否有人在使用它时遇到逻辑问题或幻觉。

讨论总结

本次讨论主要围绕使用llama 3 8b进行日常决策的有效性展开。参与者分享了他们的使用经验，并提出了关于模型大小、逻辑问题、知识幻觉等方面的见解。讨论中还涉及了与其他模型的比较，如Gemma 2 9B和Mistral Nemo 12B，以及模型在遵循系统提示和聊天表现方面的差异。总体上，讨论热度中等，涉及多个技术细节和实际应用问题。

主要观点

  1. 👍 建议将llama 3 8b的决策与已有的合理决策进行对比
    • 支持理由：通过对比可以评估该工具的决策是否经常偏离轨道。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 8b模型适合基本的日常决策，但对于更关键和细致的问题，应使用更大的模型
    • 正方观点：小模型在填补知识空白时可能会产生幻觉，大模型在处理特定主题时表现更优。
    • 反方观点：无
  3. 💡 建议使用更大的模型进行日常决策
    • 解释：模型大小与决策质量有直接关系。

金句与有趣评论

  1. “😂 Baseline it against sound decisions you’ve already committed to, to see how often it goes off the rails.”
    • 亮点：提出了一个实用的评估方法，帮助用户判断模型的可靠性。
  2. “🤔 After trying similarly sized Gemma 2 9B and Mistral Nemo 12B, I have completely switched to those two.”
    • 亮点：分享了个人模型选择的经验，提供了实际的比较案例。
  3. “👀 no denying its knowledge isn’t as vast (limited is fine the thing is that these smaller models hallucinates HARD to fill its knowledge gaps) and reasoning not as deep as the bigger ones.”
    • 亮点：指出了小模型在知识填补方面的局限性，强调了模型大小的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，参与者主要关注技术细节和实际应用问题。主要的分歧点在于模型大小与决策质量的关系，以及模型在特定领域的适用性。可能的原因是参与者对AI模型的了解程度不同，以及对日常决策的不同需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型大小与决策质量的关系可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：对AI模型的选择和使用将更加注重实际效果和特定需求。