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有人能使用1b到3b的小模型在文本分类上达到与BERT相同的准确度吗？我好奇是否可以分离这些大模型的编码器和解码器，然后用它们来分类文本。此外，BERT/DEBERTA是否仍然是分类的首选模型，还是已经被像Facebook的BART这样的新模型取代了？提前感谢。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于使用小型模型（如Llama guard）进行文本分类的效果，以及与BERT等传统模型的对比。评论者们分享了各自在使用不同模型（如setfit、phi、llama 8b、Gemma、BERT、Roberta等）进行文本分类任务的经验，探讨了这些模型在不同应用场景中的表现。此外，讨论还涉及了模型轻量化、快速响应的需求，以及如何在本地运行BERT模型等实际操作问题。整体氛围偏向技术探讨和经验分享，具有一定的实用性和参考价值。

主要观点

  1. 👍 小型模型在文本分类上表现优异

    • 支持理由：评论者指出Llama guard等小型模型在文本分类上的效果不输于BERT，甚至更优。
    • 反对声音：部分评论者仍倾向于使用BERT等传统模型，认为其在某些任务上更为可靠。

  2. 🔥 BERT是否仍为首选模型存在争议

    • 正方观点：部分用户认为BERT/DEBERTA仍是在文本分类任务中的首选模型。
    • 反方观点：有评论者认为新兴模型如Llama guard在某些场景下表现更佳，可能取代BERT。

  3. 💡 模型轻量化和快速响应的需求

    • 解释：评论者强调了对模型轻量化和快速响应的需求，选择了小于1B参数的模型以满足特定任务需求。

  4. 📚 资源共享和技术探索

    • 解释：有评论者提供了多个关于文本分类和大型语言模型的资源链接，鼓励通过外部资源自行探索和解决问题。

  5. 🛠 实际操作经验的分享

    • 解释：讨论中涉及了如何在本地运行BERT模型的具体安装命令，体现了对实际操作步骤的关注。

金句与有趣评论

  1. “😂 -Lousy：Its just as, if not more effective than previous BERT based models.”

    • 亮点：直接点出小型模型在文本分类上的优越性。

  2. “🤔 Moreh：Phi struggled a little but llama and Gemma were much more accurate than setfit.”

    • 亮点：通过实际经验对比不同模型的表现。

  3. “👀 asankhs：I want a model that is light and fast, I settled on < 1B model for such a case.”

    • 亮点：明确表达了对模型轻量化和快速响应的需求。

情感分析

讨论的总体情感倾向是中立偏积极，主要分歧点在于BERT是否仍为文本分类任务的首选模型。部分用户对新兴小型模型的表现持乐观态度，而另一部分用户则对传统模型如BERT仍有一定信任。讨论氛围较为理性，大家更多地分享经验和资源，而非激烈争论。

趋势与预测

  • 新兴话题：小型模型在文本分类任务中的应用前景。
  • 潜在影响：可能会推动更多研究者和小型模型的使用，特别是在需要轻量化和快速响应的场景中。

详细内容：

标题：关于使用模型进行文本分类的热门讨论

在 Reddit 上，有一篇题为“Use 1b to 3b models to classify text like BERT?”的帖子引起了广泛关注，获得了众多的点赞和大量的评论。该帖子主要探讨了能否使用较小的模型达到与 BERT 相同的文本分类精度，以及 BERT/DEBERTA 是否已被新模型如 Facebook 的 BART 所取代等问题。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，通过揭开注意力并在 MLM 上进行修复，可以得到一个相当不错的嵌入模型。但也有人认为这对于一般编码器模型的创建并非特别有用，除了在某些特定领域如代码领域，因为在这些领域还没有针对编码数据集训练出有能力的编码器。 有人分享，Llama guard 是一个分类器，可以使用其预制作的建模头。而且，Llama-recipes 已经有了相关的训练代码。 有人表示，在最近的分类任务中，使用 setfit 并与 phi、llama 8b 和 Gemma 进行比较后，发现 phi 表现稍逊，而 llama 和 Gemma 比 setfit 更准确。 有人提到，自己在做一个关于预测给定提示的最佳方法的任务时，尝试了多种模型，包括随机森林、SVM、Roberta 和 BERT 等，最终确定的是经过微调的 bert-uncased-large 模型。 有人分享，Phi 研究人员想要一个像 GPT-4 那样的分类器，但需要它更小更快，以适应大规模数据集，于是在 GPT-4 的标记数据上训练了一个随机森林。

在这场讨论中，大家对于不同模型在文本分类任务中的表现和适用性各抒己见，既有对某些模型优势的肯定，也有对其局限性的思考。但也存在一些共识，比如都在积极探索更有效的模型和方法来提高文本分类的效果。

总之，这场关于模型文本分类的讨论为相关领域的研究者和从业者提供了丰富的经验和思路。