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使用ollama测试了以下模型：dolphin-mixtral、dolphin-mixtral:8x22b、llama3.1、llama3.1:70b、qwen2、qwen:72b、gemma2、gemma2:27b、phi3:14b、phi3、phi3.5。提示词为：SYSTEM = ‘你是一个有帮助的单段落摘要助手，突出具体细节。’ USER = ‘请将以下文本总结为最多三句话，不要泛泛而谈，突出任何增值声明或有意思的观察：’ 结果见链接（首次计时包括在2x3090上的加载，每节开头有原文链接）。观察结果：1) 摘要质量因源数据格式（如是否包含列表等）而有较大差异；2) Mixtral8x22b表现最佳，llama3.1:70b实用且更快；3) 一些常被称赞的模型表现不佳。注：意识到这些模型大小不同，但觉得测试有趣。接下来要处理大量数据，寻找速度与性能的平衡。你有类似尝试吗？结果如何？

讨论总结

帖子主要探讨了多种模型在技术文章总结任务中的表现，特别关注了提示方式对模型效果的影响。评论者们讨论了如何通过优化提示来提升小型模型的表现，并分享了具体的提示模板。此外，还涉及了模型性能的技术细节，如GPU利用率和CPU卸载问题。整体氛围以技术探讨和实用经验分享为主。

主要观点

  1. 👍 优化提示提升小型模型表现
    • 支持理由：JustInstruction3892和DinoAmino均指出，通过正确提示，即使是小型模型也能取得良好效果。
    • 反对声音：部分用户认为小型模型在复杂指令遵循上仍有限制。
  2. 🔥 模型性能与硬件利用
    • 正方观点：DinoAmino解释70b模型可能完全在GPU上运行，故表现更快。
    • 反方观点：Expensive-Paint-9490对70b模型比Mixtral模型更快表示困惑。
  3. 💡 实用提示模板的分享
    • ekaj分享了详细的提示模板，强调了格式和重要术语的强调，为其他用户提供参考。
  4. 🤔 指令未遵循问题
    • asteriskas指出实验中的模型未严格遵循“一段总结”的指令，提示需进一步优化。
  5. 👀 需求差异与模型选择
    • Otherwise-Tiger3359提出需要更短的段落总结，建议参考open llm leaderboard选择模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 如果懂得如何正确提示模型，即使是小型模型也能很好地进行总结。”
    • 亮点：强调了提示优化对模型表现的关键作用。
  2. “🤔 It doesn’t look like the prompt was followed, all answers are clearly more than ‘one paragraph summarization’.”
    • 亮点：直接指出实验中的指令未得到严格遵守的问题。
  3. “👀 My guess is that the 70b is fitting in 100% GPU, but the Mixtral is offloading some to CPU.”
    • 亮点：提供了对模型性能差异的技术性解释。
  4. “💡 “You are a bulleted notes specialist.””
    • 亮点：ekaj分享的提示模板中的经典开场白，突出了专业性和实用性。

情感分析

讨论总体情感倾向中性偏积极，多数用户对模型优化和实用技巧分享表示兴趣。主要分歧点在于小型模型的表现和指令遵循问题，部分用户对模型性能的细节有深入探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：提示优化和实用模板的分享可能引发更多关于模型微调和应用的讨论。
  • 潜在影响：对技术文章总结和数据处理领域，优化提示和选择合适模型的方法将提升工作效率。

详细内容：

标题：关于技术文章的真实世界总结性能

在 Reddit 上，有一篇关于测试不同模型对技术文章总结性能的帖子引发了热烈讨论。该帖子测试了“dolphin-mixtral”“dolphin-mixtral:8x22b”“llama3.1”“llama3.1:70b”“qwen2”“qwen:72b”“gemma2”“gemma2:27b”“phi3:14b”“phi3”“phi3.5”等模型，并给出了相应的提示。其结果可通过https://pastebin.com/MwsdKWW2查看。帖子还提到首次测试包括在 2x3090 上的加载，每个部分开头都有指向原始文章的链接。

该帖子获得了众多关注，引发了以下主要讨论方向： 有人认为仅仅要求模型总结一篇文章的提示是最差的，如果知道如何给模型提示，即使是小模型也能很好地进行总结，并提供了链接https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/eEehbvgT8S，称使用一个经过高度微调的 llama 模型在 if eval 上直接输出问题，让每个问题都由 qwen 完整回答，然后从所有答案中合成一个最终的总结，效果非常好。 有人指出所有答案明显超出了“一段总结”的要求。 有人认为在系统提示中添加期望输出的示例会有很大的不同。 有人提出疑问，为何 70b 模型会比只有 39b 有效参数的 Mixtral 更快，猜测是 70b 完全适配 GPU，而 Mixtral 部分转移到了 CPU。

讨论中的共识在于，合适的提示和模型配置对于获得良好的总结效果至关重要。特别有见地的观点是通过巧妙的组合和配置，可以让小模型也能产生出色的总结效果。

总的来说，这次关于技术文章总结性能的讨论为处理大量数据和追求速度与性能的最佳平衡提供了有价值的思考方向。