原贴链接

https://v.redd.it/b43gyvv9omqd1/DASH_480.mp4?source=fallback

讨论总结

本次讨论主要围绕在ESP32-S3芯片上运行的小语言模型（LLM）展开。讨论内容涵盖了模型的技术实现、屏幕输出功能、模型在TinyStories数据集上的训练效果，以及未来改进方向，特别是万圣节应用的可能性。评论者对这一技术成就表示赞赏，同时也提出了关于模型连贯性、特定领域应用和硬件资源限制的问题。总体上，讨论氛围积极，大家对这一创新表示期待，并探讨了其在边缘计算和特定场景中的潜在应用。

主要观点

  1. 👍 该项目是基于DaveBben的llama.c移植到ESP32-S3上的版本
    • 支持理由：展示了在小型硬件上的技术实现能力。
    • 反对声音：暂无明显反对意见。
  2. 🔥 作者增加了屏幕输出功能，使得模型输出更加直观
    • 正方观点：增强了用户体验，使技术展示更加生动。
    • 反方观点：暂无明显反对意见。
  3. 💡 该模型在TinyStories数据集上进行了训练，但目前仍处于“漫谈”状态，句子间缺乏连贯性
    • 解释：模型训练效果有待提升，未来改进空间大。
  4. 👀 作者计划进一步改进模型，使其在特定场景（如万圣节）中更有用
    • 解释：展示了模型的潜在应用场景，增加了讨论的趣味性。
  5. 🚀 评论者Everlier认为该项目对AI的未来发展具有重要意义，特别是在边缘计算领域
    • 解释：强调了项目在技术发展中的重要地位。

金句与有趣评论

  1. “😂 Complex-Indication：I have some ideas on how to make this rambling model into something useful for the Halloween xD”
    • 亮点：幽默地展示了模型的潜在应用场景。
  2. “🤔 Everlier：This is bigger than most folks would assume. The future of AI is on the edge.”
    • 亮点：强调了项目在AI未来发展中的重要性。
  3. “👀 met_MY_verse：This is actually really cool! Could you clarify though, is it just ‘rambling’ or is it even coherent?”
    • 亮点：提出了对模型连贯性的好奇，引发进一步讨论。
  4. “😆 MoffKalast：Great job, you absolute madman.”
    • 亮点：幽默地表达了对技术成就的赞赏。
  5. “🤯 Weird_Bird1792：NO WAY! This rules!”
    • 亮点：强烈表达了对技术突破的惊喜和认可。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数评论者对在ESP32-S3上运行的小语言模型表示赞赏和期待。尽管有少数评论对模型的连贯性和实用性提出质疑，但整体氛围友好，大家对这一技术成就表示认可。主要分歧点在于模型的连贯性和未来应用场景，部分评论者对模型的实际效果表示好奇，并提出了改进建议。

趋势与预测

  • 新兴话题：特定领域模型在小型平台上的应用，如玩具中的对话功能。
  • 潜在影响：推动AI在边缘计算领域的发展，特别是在资源受限的环境中，为更多创新应用提供可能性。

详细内容：

标题：ESP32-S3 运行 LLM 并实现屏幕输出，引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一则关于“LLM (Little Language Model) running on ESP32-S3 with screen output!”的帖子引起了众多用户的关注。该帖子包含了一段视频链接：https://v.redd.it/b43gyvv9omqd1/DASH_480.mp4?source=fallback ，并介绍了这是对 DaveBben 项目将 llama.c 移植到 ESP32-S3 并运行在 TinyStories 数据集上训练的 260K tinyllama 的再创作，还在现有基础上添加了屏幕输出。此帖获得了大量的点赞和众多评论，主要讨论方向包括对这一成果的惊叹、对其实用性和未来发展的探讨。

文章将要探讨的核心问题是：这样的小型模型在实际应用中的表现和潜力究竟如何？

在讨论中，有人称赞这一成果意义重大，认为这代表着 AI 的未来已近在咫尺。有人将其类比为 asdfmovie 中的场景，觉得充满惊喜。还有人好奇它是单纯的“胡言乱语”还是具有连贯性。比如有用户分享道：“我还没有接触过小于 0.6B 的模型，即使是那个对我来说也很难用。” 有人表示惊讶于它能输出有些连贯的词语，因为自己训练和使用过小于 10M 的模型，它们甚至很难保持连贯。

有人称赞作者很棒，询问能否分享获取相关设备的产品链接，有人回复在 aliexpress 上能找到 ESP32-S3。还有人探讨了在如此小的平台上是否有当前有用的特定领域模型，以及在硬件条件有限的情况下微调小模型的可行性。作者回应说，对于这种特定大小（260K）的模型，很难将其塑造为有用的模型，稳定性是主要问题，虽然自己有一个有趣的应用，但对模型可靠性的要求会很低。也有人认为，这么小的模型不可能包含重要的世界知识，但如果能作为比 ELIZA 稍好的模型用于玩具（比如填充熊），拥有有限但不那么固定的词汇，也会很酷。

有人建议尝试 MobiLlama 0.5B，称其在基准测试中表现不错。有人指出应该是“Tiny”而非“Little”，因为“L”被占用了。还有人对其表示难以置信。作者则鼓励大家自己运行代码去体验。

总的来说，讨论中的共识是对这一成果的创新性表示认可，同时也对其在实际应用中的表现和未来发展存在不同看法。一些特别有见地的观点，如关于模型在特定领域的应用可能性以及与其他模型的比较，丰富了讨论的内容。