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收藏集：本地 SmolLMs：https://huggingface.co/collections/HuggingFaceTB/local-smollms-66c0f3b2a15b4eed7fb198d0

空间：即时 SmolLM 在您的浏览器中实时运行（由 MLC WebLLM SmolLM-360M-Instruct 驱动）：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/instant-smollm

Thomas Wolf 的解释帖子：https://x.com/Thom_Wolf/status/1825094850686906857

这个微型模型的第二季度实际上是有效的！！！在 LMStudio 中每秒处理约 120 个令牌（Maziyar PANAHI 在 X 上）：https://huggingface.co/MaziyarPanahi/SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF

讨论总结

本次讨论主要围绕SmolLM Instruct v0.2小型模型的性能、微调和教育应用展开。评论者们对这些模型在CPU上的高效性能表示兴奋，并讨论了其在不同量化级别下的表现。同时，也有关于模型是否基于古老统计方法的争议，以及对模型在移动设备上兼容性和微调问题的关注。此外，有评论者提出了将不同小模型组合使用以优化性能的策略，并探讨了这些模型在教育领域的潜在应用。整体上，讨论展现了对于小型模型技术的高度兴趣和对未来发展的积极期待。

主要观点

  1. 👍 小型模型在CPU上的高效性能令人兴奋
    • 支持理由：这些模型能够高效生成大量令牌，可能超越传统预测输入技术。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 小型模型可能超越传统预测输入技术
    • 正方观点：小型模型在CPU上的表现令人印象深刻。
    • 反方观点：无
  3. 💡 大型语言模型基于古老的统计方法这一观点存在争议
    • 正方观点：Transformer和llama架构并不古老。
    • 反方观点：无
  4. 👀 小型模型在不同量化级别下表现出色
    • 支持理由：1.7B模型在不同量化级别下的高效表现受到赞赏。
    • 反对声音：无
  5. 🚀 小型模型适合需要快速和短完成的场景
    • 支持理由：小型模型的高效性能使其适合快速任务。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 I’m always excited to see new small models appearing.”
    • 亮点：表达了对小型模型技术发展的积极态度。
  2. “🤔 Transformer came out 7 years ago and llama architecture 1.5 years ago. I wouldn’t call that ancient.”
    • 亮点：反驳了对大型语言模型基于古老统计方法的观点。
  3. “👀 The Q8 1.7B quant already hits over 100 t/s for prompt processing and 50 t/s for token generation on a laptop CPU.”
    • 亮点：展示了小型模型在CPU上的高效性能。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，主要集中在对小型模型高效性能和未来潜力的赞赏和期待。争议点主要在于是否认为大型语言模型基于古老的统计方法，但这一争议很快被Transformer和llama架构的现代性所平息。整体上，讨论氛围充满对技术进步的乐观和对未来发展的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：小型模型的组合使用和教育应用。
  • 潜在影响：小型模型技术可能在教育领域引发新的教学方法和学习策略，同时优化现有技术解决方案的性能。

详细内容：

标题：Reddit 热议新出的 SmolLM 小型模型

最近，Reddit 上关于 SmolLM Instruct v0.2 的讨论十分火热，该帖子获得了众多关注，引发了大量用户的热烈探讨。原帖主要介绍了 SmolLM 不同参数规模的模型，包括 135M、360M 和 1.7B 等，并提供了相关的链接，如模型集合、运行空间、解释性文章等。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示对新出现的小型模型感到兴奋，认为 135M 模型的 Q4_x 量化仅约 70MB，在 CPU 上能每秒生成数百个令牌，可能会超越现有的多数预测输入方法。但也有人质疑，称 LLM 难道不是基于古老的统计方法吗？不过有人回应称 Transformer 出现才 7 年，llama 架构 1.5 年，不能称之为古老。 有人觉得 135M 只适合短文本补全，而 1.7B 几乎和 Phi-3 Mini 一样好。还有用户提到 Q8 1.7B 量化在笔记本电脑 CPU 上的处理速度表现出色。 有人询问是否有相关的基准测试，也有人展示了一张包含不同模型性能指标的表格，但也有人指出部分链接失效。 有人询问这样的小型模型能否在 CPU 上微调，能否使用 instructlav 等。 还有人认为小型模型是个惊喜，可能是不错的草案模型，也有人提出或许可以将这些小型模型混合使用以处理不同方面。

总体而言，大家对 SmolLM 小型模型充满期待，但也在性能、基准测试和应用等方面存在一些疑问和思考。这一系列的讨论展示了大家对新技术的好奇与探索，也为模型的进一步发展提供了多样的视角。