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根据我的测试，像Gemma 2 9B和Mistral Nemo这样的小型开源模型的一个缺陷是它们缺乏现实世界的知识。尽管它们在执行指令和编码等任务时相当有能力，但它们似乎缺乏对小众主题（例如音乐，这是我使用的一个案例）的详细信息。起初，我认为这个问题是由于参数数量有限造成的。然而，Gemini Flash 8B和GPT-4o Mini在这方面表现得更好，尽管它们的规模相似。是否有任何开源的小型模型（最好是少于~350亿参数）能够克服这一障碍，即使存在一些权衡？

讨论总结

本次讨论主要围绕小型开源模型在现实世界知识方面的不足展开。原帖作者指出，尽管这些模型在指令跟随和编程任务上表现出色，但在特定领域（如音乐）的知识掌握上存在明显缺陷。评论者们提出了多种解决方案，包括使用函数调用、微调模型、推荐更大规模的模型（如Llama 3.1 70B和Mistral Large 122B），以及通过实时数据访问来增强模型的回答能力。讨论中还涉及了模型推荐，如Qwen2.5和Danube 3 500M，这些模型在特定领域表现出色。总体而言，讨论聚焦于如何提升小型模型在现实世界知识方面的表现，涉及技术手段和模型选择。

主要观点

  1. 👍 小型模型在指令跟随和编程任务上表现出色
    • 支持理由：这些模型在处理简单任务时效率高，成本低。
    • 反对声音：但在特定领域的知识掌握上存在不足。
  2. 🔥 函数调用可以部分解决小型模型缺乏现实世界知识的问题
    • 正方观点：通过函数调用可以实时访问数据，弥补知识缺陷。
    • 反方观点：但占用大量上下文，影响模型的理解和表现。
  3. 💡 微调模型可能是解决特定领域知识缺陷的有效方法
    • 解释：针对各个领域进行微调的专用模型可以提升知识掌握能力。
  4. 🚀 推荐使用更大规模的模型（如Llama 3.1 70B和Mistral Large 122B）
    • 解释：这些模型在细节回答上表现更好，能够提供更丰富的知识。
  5. 🌐 实时数据访问可以增强模型的回答能力
    • 解释：通过结合本地小型模型和远程SOTA模型，可以有效提升回答的准确性和细节水平。

金句与有趣评论

  1. “😂 My_Unbiased_Opinion：I have found Qwen2.5 to be quite strong in medical knowledge.”
    • 亮点：强调了Qwen2.5在医疗知识方面的出色表现。
  2. “🤔 M34L：GPT-4o mini gotta be doing some kinda RAG/function calling; it’s really erudite for how small and cheap it is to the point where I find it hard to believe it’s just in the base model.”
    • 亮点：对GPT-4o Mini可能采用的技术手段进行了猜测。
  3. “👀 privacyparachute：Nothing beats Danube 3 500M in this regard. It’s like a 320MB mini wikipedia.”
    • 亮点：形象地描述了Danube 3 500M在现实世界知识方面的优势。
  4. “💡 AlanzhuLy：Maybe we need a bunch of fine tuned specialized models for each field?”
    • 亮点：提出了通过微调模型来解决特定领域知识缺陷的思路。
  5. “🚀 Healthy-Nebula-3603：For instance llama 3.1 70b or mistral large 122b can answer with great details.”
    • 亮点：推荐了更大规模的模型，强调其在细节回答上的优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，主要集中在探讨如何提升小型模型在现实世界知识方面的表现。尽管存在对小型模型知识缺陷的担忧，但评论者们提出了多种解决方案，如函数调用、微调模型和推荐更大规模的模型，显示出对技术进步的乐观态度。主要分歧点在于不同解决方案的优劣和适用场景，如函数调用与微调模型的对比，以及小型模型与大规模模型的选择。

趋势与预测

  • 新兴话题：微调模型和实时数据访问技术可能会成为未来提升小型模型知识水平的主要手段。
  • 潜在影响：随着技术的进步，小型模型在特定领域的知识掌握能力将得到显著提升，可能会在更多实际应用场景中取代传统的大型模型，降低成本并提高效率。

详细内容：

标题：小型模型与现实世界知识的挑战

在 Reddit 上，有一篇关于小型开放模型的讨论引起了广泛关注。原帖指出，像 Gemma 2 9B 和 Mistral Nemo 这样的小型开放模型存在缺乏现实世界知识的缺陷，尽管在指令遵循和编码等任务上表现不错，但在诸如音乐等小众话题方面缺乏详细信息。原帖作者最初认为这是由于参数数量有限所致，但发现 Gemini Flash 8B 和 GPT-4o Mini 等相似规模的模型在这方面表现更好，进而询问是否有克服此障碍的开放小型模型（参数最好少于约 350 亿），即便存在权衡。该帖子获得了众多的评论和大量的关注。

讨论的焦点主要集中在不同小型模型在现实世界知识方面的表现及可能的解决方案。有人表示 Qwen2.5 在医学知识方面相当出色，建议尝试 14B 模型。有人觉得 GPT-4o mini 如此博学可能是在进行某种 RAG/函数调用。还有人提出可以让小型模型作为代理实时访问数据，比如使用 Griptape 系统，并分享了自己使用的经验，称在某些复杂问题上会切换到远程的 SOTA 模型。也有人认为或许需要为每个领域准备一堆微调的专业模型，或者使用更大参数的模型，如 llama 3.1 70b 或 mistral large 122b 。有人推荐了 datagemma-rig-27b-it 或 datagemma-rag-27b-it ，称其是一系列经过微调的 Gemma 2 模型，能帮助 LLMs 访问和整合可靠的公共统计数据。还有人表示 Danube 3 500M 在这方面表现出色，就像一个 320MB 的迷你维基百科。有人尝试通过使用函数调用来解决这个问题，但指出其占用大量上下文，且模型对数据的理解不如数据在训练集中时准确。有人认为 Mistral 为了多语言能力在世界知识方面做出了权衡，但喜欢 Msty 的实时网络数据功能，认为其能增强 Nemo 的输出细节。

在这场讨论中，大家对于小型模型在现实世界知识方面的不足有了深入的探讨，对于解决这一问题的方法也各抒己见。但目前仍未形成明确的共识，不同的观点和建议为进一步研究和改进小型模型提供了丰富的思路。