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嗨，社区！

我想开始测试我正在开发的一个小型AI应用，并且需要在本地运行一个小模型。这个项目主要基于RAG，所以我想要询问你们在使用哪个小模型进行RAG，以及你们在这个主题上的经验和反馈。

目前我考虑使用Mistral NeMo，因为它具有较大的上下文和多语言能力。

讨论总结

本次讨论主要集中在选择适合本地运行的小型AI模型，特别是用于RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。社区成员分享了他们使用不同模型的经验，包括Mistral NeMo、Nemo、LLaMA 3.1 8B等，并讨论了这些模型在多功能性、复杂推理、非审查性、上下文窗口和多语言支持等方面的表现。讨论中还涉及了如何评估模型优劣的方法，如使用编程能力作为基准测试，以及通过执行评估数据集和脚本来进行详细比较。

主要观点

  1. 👍 Mistral NeMo模型在RAG应用中表现优于Llama 3.1 8B
    • 支持理由：该模型具有多功能性，适用于RAG、工具调用和RP。
    • 反对声音：在某些情况下可能过于创造性。
  2. 🔥 Nemo模型在复杂推理方面表现最佳
    • 正方观点：具有足够的非审查性，适合通用目的的RAG应用。
    • 反方观点：无明显反对意见。
  3. 💡 评估模型优劣时，编程能力是一个重要的基准测试
    • 解释：使用编程能力作为基准测试，如通过编程面试来评估模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 isr_431：Mistral Nemo is a really versatile model, I’ve been using it for RAG, tool calling and even RP.”
    • 亮点：展示了Mistral NeMo的多功能性。
  2. “🤔 kryptkpr：Not OP but personally I use coding ability as a sanity check (can the model pass my can-ai-code senior interview) for all models.”
    • 亮点：提出了一个创新的模型评估方法。
  3. “👀 LoSboccacc：Mistral NeMo is very smart and has a lovely context window but it’s a bit too open in terms of rejections.”
    • 亮点：指出了Mistral NeMo在RAG应用中的潜在问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数评论者对所推荐的模型表示肯定，尤其是对Mistral NeMo和Nemo模型的多功能性和性能给予高度评价。主要分歧点在于模型的稳定性和创造性，部分评论者担心某些模型在特定情况下可能过于创造性，影响RAG应用的准确性。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型评估方法的创新，如使用编程能力作为基准测试。
  • 潜在影响：对AI模型选择和应用的深入讨论可能推动相关领域的技术进步和应用优化。