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我一直在使用llama3.1-70b Q6在我的3x P40上，通过llama.cpp作为我的日常驱动。我主要用它来进行自我反思和关于心理健康方面的聊天。

对于研究和探索新主题，我通常从它开始，但也会询问chatgpt-4o以获得不同的观点。

你最常使用哪个模型？

讨论总结

本次讨论主要集中在不同AI模型的性能和适用场景上。用户们分享了他们在日常使用中偏好的模型，如Llama、Gemma、Mistral和Qwen等，并详细讨论了这些模型在编码、指令跟随、闪存注意力等方面的表现。讨论中还涉及了硬件配置、量化技术和上下文大小对模型性能的影响。整体氛围偏向技术讨论，用户们积极分享使用经验和优化技巧。

主要观点

  1. 👍 Gemma2-9B-It 在处理各种任务时表现优于 Llama3.1 8B

    • 支持理由：Gemma2-9B-It 在处理多种任务时表现出色，尽管其上下文窗口较小且不支持闪存注意力。
    • 反对声音：在指令跟随和提供完整上下文的情况下，Llama3.1 更优。

  2. 🔥 Mistral Large 2 是最通用的模型，适用于多种任务

    • 正方观点：Mistral Large 2 的速度和性能使其成为首选，适用于编码和创意写作。
    • 反方观点：Qwen2.5 72B 模型在某些情况下表现不如 Mistral Large 2，但仍计划偶尔使用。

  3. 💡 4-bit 量化的 Llama3.1 8B 模型在速度和智能之间提供了良好的平衡

    • 解释：用户建议尝试 4-bit 量化的 Llama3.1 70B 模型以提高性能，并提供了一种测量 tokens/sec 的方法。

  4. 👍 Qwen2.5 32B 模型被用户视为新的日常驱动模型，性能出色

    • 支持理由：用户分享了他们的编码设置和硬件配置，认为 Qwen2.5 32B 在编码方面表现出色。
    • 反对声音：有用户反馈在 LMStudio 中使用 Qwen2.5 时出现了随机切换到中文的问题。

  5. 🔥 在有限的硬件资源下，如何有效使用LLM构建领域知识专长

    • 正方观点：推荐使用特定型号的模型（如qwen 2.5 7b或Mistral Nemo），并强调寻找高质量的PDF文件进行学习。
    • 反方观点：硬件限制导致无法运行更大模型，但仍期待 Qwen2.5 32B Coder 的推出。

金句与有趣评论

  1. “😂 kryptkpr：Gemma2-9B-It assistants, it JSONs and just generally outperforms llama3.1 8B at everything I throw at it.”

    • 亮点：简洁明了地展示了 Gemma2-9B-It 在多任务处理中的优势。

  2. “🤔 Lissanro：Mistral Large 2 是最通用的模型，适用于多种任务，包括编码和创意写作。”

    • 亮点：强调了 Mistral Large 2 的多功能性和高效性。

  3. “👀 Coolengineer7：For me it’s llama3.1 8B at 4-bit quantization. It’s a great middle ground for speed and intelligence, and fits on most consumer gpus.”

    • 亮点：解释了 4-bit 量化技术在速度和智能之间的平衡。

  4. “😂 Stepfunction：Qwen2.5 32B is my new daily driver. It is unbelievably good.”

    • 亮点：用户对 Qwen2.5 32B 模型的高度评价。

  5. “🤔 Chongo4684：Mistal small 22b is decent.”

    • 亮点：简洁地确认了 Mistal small 22b 模型的良好性能。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向积极和建设性，用户们分享了各自的使用经验和优化技巧。主要分歧点在于不同模型在特定任务上的表现，如编码、指令跟随和闪存注意力。这些分歧可能源于硬件配置、量化技术和上下文大小的不同设置。

趋势与预测

  • 新兴话题：硬件配置和量化技术对模型性能的影响可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：随着更多用户分享优化技巧和使用经验，未来可能会出现更多针对特定任务的模型推荐和配置指南。

详细内容：

标题：Reddit 上关于模型使用的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Which model do you use the most?”的帖子引起了广泛关注。该帖子中，作者表示自己日常使用 llama3.1-70b Q6 用于自我反思和心理健康相关的交流，在研究和探索新主题时会参考 chatgpt-4o 的不同意见。此帖获得了众多回复，引发了大家对于各种模型使用体验的热烈讨论。

在讨论中，观点丰富多样。有人认为 Gemma2 在某些方面表现出色，比如在将文本转换为 JSON 时，Gemma2 9B 能达到稳定的高分。但也有人指出，在遵循指令或提供完整上下文以及编码方面，llama3.1 更胜一筹。

有用户分享道：“在我短暂的使用过程中，我发现 Qwen 2.5（35b int 4 quantization）在性能上超过了 Gemma 和 Llama。它在编码方面表现非常出色。”还有用户提到：“我大多使用 Mistral Large 2 5bpw 与 Mistral 7B v0.3 3.5bpw 作为草案模型。我喜欢 Mistral Large 2 是因为它用途广泛，从编码到创意写作都能胜任，速度也相对较快。”

有人表示 Qwen2.5 32B 是自己的新宠，称赞其表现出色。也有人对不同模型在不同硬件和量化设置下的性能进行了详细的分享和比较。

然而，对于模型的选择和评价，大家的观点并不完全一致，存在着一定的争议和分歧。但总体而言，大家都在根据自己的需求和硬件条件，努力寻找最适合自己的模型。

总之，这场关于模型使用的讨论展示了用户们丰富的实践经验和多样的需求，为大家在模型选择上提供了更多的参考和思考。