原贴链接

每当一个新的模型发布，专门针对某个特定用途进行微调时，我们都会看到这里和其他地方的一些人似乎在抱怨它在[其他用途]上不如[其他模型]。

拥有一个在各方面都表现最佳的模型的优势是什么？这些模型的参数超过4000亿，通常不会在本地运行。当它们在远程运行时，如果我们需要为不同的用途切换模型，这有什么区别呢？

讨论总结

本次讨论主要围绕“一个模型统治所有”的概念展开，探讨了全能模型与特定领域模型的优劣、商业动机、模型多样性及实际应用中的选择问题。参与者们普遍认为，尽管全能模型在理论上具有吸引力，但在实际应用中，特定领域微调的模型往往更具优势。讨论中还涉及了模型选择的重要性、商业动机对模型推广的影响，以及模型多样性和透明度的重要性。总体上，讨论呈现出对全能模型概念的质疑和对特定领域模型实用性的认可。

主要观点

  1. 👍 全能模型在理论上具有吸引力，但在实际应用中可能不如特定领域模型

    • 支持理由：特定领域模型在特定任务中表现更优，且更可靠。
    • 反对声音：全能模型可能忽视了特定模型的优势和适用性。

  2. 🔥 商业动机可能影响模型推广

    • 正方观点：企业可能通过营销手段推销“全能模型”，利用消费者的轻信心理。
    • 反方观点：多个专门化的模型在特定任务上可能表现更优。

  3. 💡 模型多样性和透明度的重要性

    • 解释：模型多样性不足，大多数模型训练数据相似，需要提高非代码/数学领域模型的知名度。

  4. 👍 特定领域模型在特定任务中表现更优

    • 支持理由：通过微调和工具的支持，本地模型在特定领域可以与专有模型竞争。
    • 反对声音：单一的通用模型在特定领域的表现可能不如微调模型。

  5. 🔥 模型选择的重要性

    • 正方观点：了解哪个模型适合特定的用途是有益的。
    • 反方观点：用户应根据具体需求选择最合适的模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 maxpayne07：At least one for the rule and 9 others for the man to compare results. LOTR :)”

    • 亮点：通过引用《指环王》来幽默地表达对全能模型和专用模型之间关系的看法。

  2. “🤔 SomeOddCodeGuy：Generalist model vs generalist model, local will either lose every time or will be so miserably slow that I won’t want to use it.”

    • 亮点：强调了本地模型在整体上可能不如专有模型的观点。

  3. “👀 bitspace：We don’t. The corporate interests who might profit from "our product is The One" want this, though. They orient their marketing to capitalize on the breathless credulity of most consumers to convince them that this is best.”

    • 亮点：揭示了商业动机对模型推广的影响。

  4. “😂 __some__guy：Just imagine you’re buying a new elven slave, that supposedly speaks fluent common, and it can’t tell you how many r letters are in the word strawberry…”

    • 亮点：通过讽刺手法表达了对“一个模型统治所有”概念的质疑。

  5. “🤔 Longjumping-Solid563：My route to practical AGI is: \n- Tons of synthetic data \n- Hundreds of domain trained SLMs on this data \n- A really good router”

    • 亮点：提出了实现实用人工智能（AGI）的一种方法，强调了多模型和智能调度的必要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为理性，参与者们普遍对全能模型持怀疑态度，更倾向于认可特定领域模型的实用性。主要分歧点在于全能模型与特定领域模型的优劣，以及商业动机对模型推广的影响。可能的原因包括对模型多样性和透明度的关注，以及对实际应用中模型表现的重视。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模型组合和智能调度系统可能会成为未来讨论的热点。
  • 潜在影响：对模型多样性和透明度的关注可能会推动模型提供商提高数据透明度和模型多样性，从而提升整体模型生态的质量。

详细内容：

标题：关于是否需要一个全能模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一个题为“ Why do we want One Model to Rule Them All? ”的帖子引发了广泛关注。该帖指出，每当有针对特定用例微调的新模型出现，总会有人抱怨它在其他用例上不如别的模型。同时提出疑问：拥有一个能在所有方面都表现最佳的模型有何优势？这些模型参数规模巨大，通常也无法在本地运行，那么在远程运行时因不同用例切换模型又有何影响？此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为至少需要一个基准模型和其他几个来对比结果，就像《指环王》里那样。 有用户表示这种思考方式促使自己构建了“Wilmer”，并介绍了其工作原理，比如处理编码问题会使用最佳的编码模型，处理事实问题会通过离线维基百科 API 拉取文章进行处理。 有人提到知道哪个模型擅长什么是好事。 也有人认为或许是为了实现通用人工智能（AGI），但有人反驳称 AGI 不太可能仅由一个语言模型实现，更可能是多个不同系统和策略的集成。 还有人指出企业为了自身利益，可能希望推出“全能产品”，但消费者不应盲目相信。 有人觉得在自己的 SSD 上有多个模型没什么问题，它们各有优势。 有人赞同应有在特定领域训练的更小、更快的语言模型，且更可靠。 有人表示希望能有基于用例选择的极其专业化的小型模型，只是目前除了代码/数学模型和大型模型外，其他专业化模型不多。 有人认为切换多个模型比较麻烦，若有一个足够好的单一模型，可保持在 VRAM 中并通过加载适配器微调，但若工作量多样，小型、便宜且快速的模型用于高容量低要求的工作负载可能更有意义。 有人认为这些抱怨是社区围绕给定模型达成共识的过程的一部分。 有人指出对于内存较少的家庭用户，运行单个模型更方便。 有人表示到目前为止，通用模型的效果更好，因为在一个领域表现出色可能与在其他领域表现出色相关。

这场讨论反映了大家对于模型选择和应用的多样思考，也凸显了在追求技术进步过程中的不同需求和关注点。