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我一直在思考这个问题。拥有一个超越商业和封闭模型的开源模型（如ChatGPT）固然很好，但对于大多数用户来说，70亿或405亿参数的模型在他们的设备上运行是不可能的。是否可以对较小的模型（如12亿或20亿参数）或不同于llama的模型（如Mistral）进行Reflection-tuning的微调？创造这项技术的人是否提供了足够的数据和方法，使得这成为可能，还是他将一切都保密了？

讨论总结

本次讨论主要围绕Reflection-tuning技术在不同大小模型上的应用可能性展开。参与者们探讨了该技术在如Llama、Gemma 27B、Phi等模型上的适用性，以及在较小模型（如8B、12B、20B）上的效果。讨论中涉及了数据集的特异性、特殊标记的必要性以及模型对指令遵循的能力。总体而言，讨论氛围好奇且期待，许多用户对较小模型能否通过Reflection-tuning获得显著提升表示了兴趣。

主要观点

  1. 👍 Reflection-tuning技术可以应用于不同大小的模型
    • 支持理由：mahiatlinux确认了这种可能性，并分享了自己创建的简单Reflection数据集的链接。
    • 反对声音：较小的模型可能无法完全掌握Reflection-tuning的复杂过程，甚至可能表现不如基础模型。
  2. 🔥 较小的模型可能无法完全掌握Reflection-tuning的复杂过程
    • 正方观点：Strong-Inflation5090提到8B模型效果不佳。
    • 反方观点：mahiatlinux提到Phi 3.5 Mini模型在未添加特殊标记的情况下，成功地应用了Reflection数据。
  3. 💡 Reflection数据集应特定于模型，且可能需要添加新的特殊标记
    • 解释：讨论中多次提到数据集的特异性，以及在不同模型上应用时可能需要调整或添加新的标记。
  4. 👀 Gemma 27B可能足够大以进行Reflection-tuning
    • 解释：Cool-Hornet4434对Gemma 27B进行Reflection-tuning表示期待。
  5. 🚀 期待较小模型通过Reflection-tuning获得显著提升
    • 解释：Unusual_Pride_6480对Phi或Phi Moe模型应用Reflection-tuning的可能性感到好奇，并期待较小模型获得类似提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 mahiatlinux：Yes it is possbile. It’s just a dataset.”
    • 亮点：简洁有力地确认了Reflection-tuning在不同模型上的应用可能性。
  2. “🤔 Cool-Hornet4434：Gemma 2 27B is smart for her size as it is, so I would love to see a fine-tune on the Reflection data.”
    • 亮点：表达了对Gemma 27B进行Reflection-tuning的期待。
  3. “👀 mahiatlinux：Phi 3.5 Mini actually decently picked it up!”
    • 亮点：展示了Phi 3.5 Mini模型在未添加特殊标记的情况下成功应用Reflection数据。
  4. “😂 Strong-Inflation5090：They will release a report next week with 405B model.”
    • 亮点：引发了用户对405B模型报告的关注和期待。
  5. “🤔 Unusual_Pride_6480：I wonder if phi or phi moe could reflect well, imagine smaller models getting similar boosts, crazy.”
    • 亮点：表达了对较小模型通过Reflection-tuning获得显著提升的好奇和期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向是好奇和期待。用户们对Reflection-tuning技术在不同模型上的应用表示了浓厚的兴趣，尤其是对较小模型能否通过该技术获得显著提升。主要分歧点在于较小模型是否能够完全掌握Reflection-tuning的复杂过程，以及数据集的特异性和特殊标记的必要性。这些分歧可能源于对技术细节和模型性能的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：较小模型在Reflection-tuning技术下的表现和优化方法。
  • 潜在影响：如果较小模型能够通过Reflection-tuning获得显著提升，可能会推动更多研究和应用，特别是在资源受限的环境中。

详细内容：

标题：能否在 Llama 之外的模型上应用反射调优？

在 Reddit 上，一个关于“能否在 Llama 之外的模型上应用反射调优”的讨论引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖提出，虽然有开源模型表现出色，但像 70b 或 405b 这样的大模型对大多数人而言难以在其设备上运行，所以想知道能否在如 12b 或 20b 等较小的模型或像 Mistral 这样不同于 Llama 的模型上进行反射调优，同时还质疑创建该技术的人是否提供了足够的数据和方法来实现这一可能。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这是可行的，只是个数据集，但要考虑到较小模型可能无法学好这种复杂的思考和反射过程，甚至可能变得比基础模型更差，并提供了一个相关数据集的链接：[https://huggingface.co/datasets/mahiatlinux/Reflection-Dataset-v1]。 有人则不认为只是数据集这么简单，认为其应针对特定模型。 有人指出从相关页面得知，这更像是带有一些添加标记的微调，是基于 Llama 3.1 70B Instruct 训练的。 还有人探讨了像 Gemma 27B 这样的模型是否足够大，以及一些用户计划对小型模型进行微调等。

有人提到 8b 模型尝试效果不佳，下周会发布关于 405B 模型的报告。有人好奇相关信息的出处。

有人认为 Mistral Large 2 或新的 Command-R+Plus 会是很好的“反射主义者”，也有人对在 18.5b 升级的 Mistral Nemo 模型上尝试感兴趣。

有人觉得对于较小模型是有可能的，但需要更多研究，这可能取决于模型，因为这是给采样管道添加额外指令，所以可能需要擅长遵循指令的模型。

有人好奇 Phi 或 Phi moe 能否很好地反射。

目前，关于能否在 Llama 之外的模型上应用反射调优仍存在争议，还需要更多的实践和研究来得出明确结论。