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它究竟是什么，哪个是最好的模型，用于生成问答对的数据集创建。我正在使用Gemma 2 9b，虽然不错，但还可以更好

讨论总结

本次讨论主要围绕如何在数据集创建中选择最佳的本地模型，特别是针对生成问答对的需求。讨论中涉及了模型推荐、预算考虑、计算资源、数据质量和硬件配置等多个方面。参与者提出了多种模型建议，包括Gemma 9b、ChatGPT、Mistral、Gemini 1.5 flash等，并讨论了量化、微调、RAG等技术在数据生成中的应用。此外，还涉及了个人偏好、开源工具和商业平台的选择，以及模型使用的法律限制和商业策略。

主要观点

  1. 👍 使用较大模型的输出来微调较小的模型可以提高准确性
    • 支持理由：合成数据生成通常使用更大的模型，然后通过微调提高较小模型的性能。
    • 反对声音：预算有限时，可能无法承担较大模型的成本。
  2. 🔥 小型模型在处理长对话时会因上下文长度不足而失败
    • 正方观点：小型模型在处理复杂任务时存在局限性。
    • 反方观点：小型模型在资源有限的情况下仍可作为临时解决方案。
  3. 💡 数据质量对于数据集创建至关重要
    • 解释：高质量的数据集可以显著提升模型的性能和准确性。
  4. 👀 使用 RAG 模型可以有效提升数据集创建的质量
    • 解释：RAG 模型结合了检索和生成的能力，适用于复杂的问答对生成。
  5. 🌟 个人偏好和舒适度是选择模型的关键因素
    • 解释：选择模型时应考虑个人的技术背景和使用习惯。

金句与有趣评论

  1. “😂 Maybe consider running a quant of a larger model.”
    • 亮点：提出了量化大模型以适应预算有限的解决方案。
  2. “🤔 I strongly oppose using smaller models.”
    • 亮点：强调了小型模型在处理复杂任务时的不足。
  3. “👀 数据质量对于数据集创建至关重要。”
    • 亮点：指出了数据质量在数据集创建中的核心地位。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，主要集中在如何选择和优化模型以提高数据集创建的质量。争议点主要集中在小型模型的适用性和预算限制下的选择。可能的原因包括资源限制和技术偏好。

趋势与预测

  • 新兴话题：RAG 模型的应用和量化技术的进一步发展。
  • 潜在影响：更高效的模型选择和优化策略将推动数据集创建领域的技术进步。

详细内容：

标题：探讨本地约 10b 模型用于数据集创建的最佳选择

在 Reddit 上，一则关于“什么是用于数据集创建（问答对）的最佳本地约 10b 模型”的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多关注，评论数众多。帖子主要探讨了在创建数据集生成问答对时，如何选择合适的模型。

讨论焦点与观点分析： 有人提到或许可以考虑运行大型模型的量化版本，合成数据生成通常使用较大模型，其输出可用于微调较小模型以达到或超越大型模型的精度。如果有条件，可以使用 ChatGPT 或 Mistral 的 API，它们是当前合成数据生成的最先进模型。但如果必须使用未量化的、小于 10b 的模型，那么 Gemma 9b 是不错的选择。如果能量化，在不需要长上下文时推荐 Gemma 27b 的量化版，否则使用 Command R-08-2024 的量化版。 有用户分享道：“我一直在做类似的合成数据集创建工作，以我的经验，强烈反对使用较小的模型。它们难以坚守自身角色，并且由于对话往往比其他任务长，在上下文长度方面也表现不佳。如果没有计算资源，建议尝试获取 API 密钥的资助。” 还有人推荐 Gemini 1.5 flash 的免费层级作为本地和付费之间的中间选择，认为其在数据提取和格式化方面表现合理。 有人认为 Gemma 2 9b、llama 3.1 和 mistral 12b 可以考虑，但强调数据集质量很重要，如果有至少 24GB 卡，可以使用 Gemma 2 27b q4km，速度会很快。 有人提到如果使用 RAG，高能力推理模型会很有帮助，自己用 Llama 3.1 8b 创建数据集没有问题。 也有人表示这真的取决于个人偏好和舒适度，自己发现结合使用 TensorFlow 和 PyTorch 等开源工具以及一些手动注释效果最佳，但有些同事则信赖亚马逊 SageMaker 或谷歌 Cloud AutoML 等商业平台。 有人指出使用大多数模型训练模型是不被允许的，这可能包括 Gemma 模型和大多数商业模型。 有人认为 Mistral-NeMo-12B 可能更好，但强调这些小型 LLM 并非合成数据生成的最佳选择。还有用户称 13b 范围是其认为可用于数据集生成的最小可接受范围。

讨论中的共识在于选择合适的模型要综合考虑个人需求、预算、计算资源等多方面因素。独特的观点如结合使用开源工具和手动注释，丰富了讨论内容。

总之，关于本地约 10b 模型用于数据集创建的最佳选择，目前仍没有定论，需要根据具体情况权衡各种因素。