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我能在手机上运行这个模型。通过提示进行操作很有趣，但它确实不太擅长遵循提示中的指令。我试图让它生成格式化的输出，但它根本达不到要求（我知道它非常小）。我想知道，除了尝试一些小东西之外，这个模型还有什么真正的实用性？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Llama 3.2 1b模型在手机上的实际应用和表现。用户们分享了在手机上运行该模型的经验，讨论了其配置方法、性能表现和适用场景。部分用户认为该模型在特定任务（如问题解决、网页总结）中表现良好，但也指出其在遵循指令和复杂任务中的不足。此外，讨论还涉及了模型的电池消耗、安全性问题及与其他模型的比较。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.2 1b模型在手机上具有实用性
    • 支持理由：可以在手机上运行，适用于小任务和特定研究用途。
    • 反对声音：在复杂任务和遵循指令方面表现不佳。
  2. 🔥 模型配置和优化
    • 正方观点：通过ChatterUI和适当配置可以提高模型表现。
    • 反方观点：配置复杂，普通用户难以掌握。
  3. 💡 模型在不同任务中的应用
    • 支持理由：在网页总结、文本分类等任务中表现优异。
    • 反对声音：在角色扮演和复杂指令处理中表现有限。
  4. 📱 电池消耗和资源管理
    • 支持理由：模型会自动卸载，减少电池消耗。
    • 反对声音：运行时仍会对手机性能有一定影响。
  5. 🛡️ AI安全性和伦理问题
    • 支持理由：需关注AI被恶意利用的风险。
    • 反对声音：当前技术尚不足以引发全球性灾难。

金句与有趣评论

  1. “😂 On my redmi note 13 pro plus, I achieve more that 20 tokens per second.”
    • 亮点：展示了模型在特定设备上的高性能表现。
  2. “🤔 I have not tried the 1b version, but the 3b It’s quite impressive for its size.”
    • 亮点：对模型尺寸与性能的客观评价。
  3. “👀 It’s small and fast, making it perfect for tasks like webpage summarization.”
    • 亮点：突出了模型在特定任务中的优势。

情感分析

讨论总体情感倾向中性偏积极。多数用户对Llama 3.2 1b模型在特定场景下的实用性表示认可，但也存在对其性能和安全性方面的担忧。主要分歧点在于模型在不同任务中的表现及其对手机资源的影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在移动设备上的优化和应用前景。
  • 潜在影响：可能推动小型AI模型在移动端应用的进一步发展，同时也引发对AI安全性和伦理问题的更多关注。

详细内容：

《关于 Llama 3.2 1b 实用性的热门讨论》

近日，Reddit 上有一篇关于 Llama 3.2 1b 实用性的帖子引起了广泛关注。该帖作者表示自己能在手机上运行此模型，觉得玩提示很有趣，但它在遵循提示指令生成格式化输出方面表现不佳。此帖引发众多讨论，点赞数众多，评论区也十分热闹。

讨论焦点主要集中在该模型的实际用途上。有人分享道：“使用这个https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF/blob/main/Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_0_4_4.gguf ，安装 chatter uihttps://github.com/Vali-98/ChatterUI ，在 api Def 上使用 4096 上下文，并根据处理器手机设置为 1 、2、3、4……我的手机在设置为 3 时表现出色。在 instruct 上使用 llama 3 默认。创建一个角色并粘贴此提示……在我的红米 note 13 pro plus 上，我每秒能获得超过 20 个令牌。”还有人表示：“谢谢分享这么详细的指南！但尝试之后，我想不到 1B 模型的任何一个使用场景。”也有人认为：“老实说，到目前为止，我在与机器学习相关的方面用到了它，对于日常使用，至少 8B 是更好的选择，否则 1B 在‘研究’方面很有用，虽然让它按我想要的格式正确响应有点困难，但经过大量调试和硬编码，大多数时候能得到约 90%正确格式的响应。”还有人提出：“或许它适用于校对和标点修正等转录任务。”

有人说自己还没尝试 1b 版本，但 3b 版本因其尺寸令人印象深刻。有人分享自己手机运行此模型速度太慢，每秒只有 4 个令牌，因为手机只有 4GB 内存。还有人认为它比 qwen 模型好很多。有人质疑“印象深刻”是否意味着“有用”。

有人表示虽然自己还没使用 LLaMA 3.2 1B 模型，但 3.2B 模型对自己构建的用于总结网页的 Chrome 扩展非常有用，而且效率很高。还有人询问相关扩展是否公开以及 Github 链接，表示自己刚接触想学习。也有人分享自己之前构建过总结扩展，但后来转向了 ChatGPTBox，认为它更全面，并提供了链接https://github.com/josStorer/chatGPTBox 。

有人称 FP16 版本的 3b 在角色扮演方面表现不错，下周会在 rag 管道中进行测试。有人询问电池耗电情况，得到回复称不太糟糕，模型在应用失去焦点几分钟后会自行卸载。有人觉得它不错但有时很奇怪。有人询问如何在手机上安装 1b 版本，得到回复称使用“PocketPal”应用。还有人想象了因有人向政府 AI 注入不良提示而导致世界毁灭的情景。有人认为 1B/3B 模型主要用于较大模型的推测解码，通过不必为每个令牌运行较大模型来加快推理速度，或者用于一些简单任务的微调，比如文本分类和简单的抽取式总结。

综合来看，对于 Llama 3.2 1b 模型的实用性，大家看法不一。有人认为在特定领域和简单任务中有一定价值，也有人觉得在日常使用中表现不佳。但无论如何，这些讨论都为我们更全面地了解该模型提供了多样的视角。