我刚才在思考一个情景，由于太阳耀斑或战争等原因，互联网发生了大规模中断。哪种模型能最准确地回答最多的问题？
讨论总结
本次讨论主要围绕在互联网因太阳耀斑或战争等原因发生大规模中断的情况下，如何获取一般信息、历史、科学和文化查询的解决方案。参与者提出了多种方法，包括下载完整的维基百科以供离线查看，使用大型语言模型（LLM）和视觉模型，以及考虑计算资源和能耗的问题。讨论还涉及了模型比较、信息深度和RAG技术等话题。
主要观点
- 👍 下载完整的维基百科
- 支持理由：在互联网中断的情况下，维基百科可以作为信息查询的替代方案。
- 反对声音：维基百科的离线版本大小约为102GB，可能需要较大的存储空间。
- 🔥 使用大型语言模型（LLM）
- 正方观点：LLM在处理大量合成数据集上表现出色。
- 反方观点：需要更多的计算资源和电力。
- 💡 视觉模型的潜在发展
- 解释：视觉模型在未来六个月内可能会有显著的发展，但需要更多的资源。
- 👀 离线存储整个维基百科
- 解释：如果有资源，可以将整个维基百科离线存储在电脑和手机上。
- 🌟 小型模型结合自定义代理
- 解释：可以使用较小的模型结合自定义代理访问离线资源，如Kiwix。
金句与有趣评论
- “😂 You can also download the complete wiki for offline viewing, it’s ~102GB.”
- 亮点：提出了一个实际的解决方案，但同时也指出了存储需求。
- “🤔 LLM are trained on Wikipedia and other hand picked and curated giant sintethic data set.”
- 亮点：强调了LLM在处理大量数据集上的优势。
- “👀 The problem is to store more information you need a larger model which requires significant computation resources to run and by extension more power.”
- 亮点：指出了大模型运行时的资源和能耗问题。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为积极，参与者普遍认为在互联网中断的情况下，有多种方法可以获取信息。主要分歧点在于选择哪种模型以及如何平衡计算资源和能耗。
趋势与预测
- 新兴话题：视觉模型的未来发展可能会成为新的讨论热点。
- 潜在影响：离线存储和使用小型模型可能会成为未来信息获取的主流方式。
详细内容：
标题：探讨应对互联网中断时的最佳信息查询模型
最近，Reddit 上有一个热门帖子引起了大家的热烈讨论。帖子的主题是：倘若互联网因太阳耀斑、战争或其他原因出现重大中断，哪种模型能够最准确地回答最多的问题。该帖子获得了众多关注，评论数众多。
讨论的焦点主要集中在各种模型的优劣以及在离线情况下的适用性。有人提到可以下载完整的维基百科离线版，约 102GB，并提供了相关链接：https://kiwix.org/en/applications/ 。还有人认为 Gemma 9b iter3 或者 Gemma 27B 表现不错，并指出 LLM 在处理维基百科等数据方面更具优势，尝试了数百次后，LLM 总是胜出。但也有人提出好的视觉模型会更胜一筹，并猜测未来 6 个月开源端会出现出色的全多模态模型。
有用户指出，虽然 Gemma 27B 并非在常识方面表现得“出色”，但在自己看来比 llama、mistral、yi、qwen 等都要好。大多数模型似乎对几乎所有事物都有一定量的信息，但往往过于肤浅，用处不大，基本相当于维基百科的前一两段。
也有人提到，存储更多信息需要更大的模型，这就需要大量的计算资源和电力。相反，可以使用较小的模型搭配自定义代理来访问 kiwix（离线维基百科）或其他所需的参考资料，甚至可以在单板计算机或有足够存储空间的智能手机上运行，只是速度会较慢。
有人提出疑问，在这种设想的极端情况下，对于运行模型是否存在计算限制。有人回复，为了使问题合理，可能是能在游戏笔记本上运行的模型。还有人提到 Mistral-Large-2407 。另外，有人认为大模型在这方面有很大优势，小模型如 llama 3.1 8b 和 gemma2 9b 也表现不错，能获取 fp16 更好，Q8 也还可以，但与更大尺寸相比有不少差距。更大尺寸的模型能提供更广泛和详细的知识，虽然无法运行，但 llama 3.1 405b 可能会很惊人。
在这场讨论中，大家对于不同模型的看法存在一定的分歧和共识。共识在于都在积极思考应对互联网中断时的信息查询解决方案，分歧在于对不同模型的优劣评价各有不同。而这些丰富多样的观点，为我们在思考这一问题时提供了更全面的视角。
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