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我最近设置了Continue.dev，他们建议使用StarCoder v2 3b模型进行本地自动补全。这是否准确？也就是说，这是否是最佳的本地小型自动补全模型？我愿意尝试5b或7b的模型以获得更好的结果。然而，我知道这些模型是专用的，不能随便使用任何模型进行自动补全。所以，这是否是最佳的本地模型？

讨论总结

本次讨论聚焦于寻找最佳的代码补全大型语言模型（LLM）。主要观点包括对Qwen、DeepSeek和CodeGemma等模型的不同推荐和使用体验。部分用户强调高参数模型的量化版本在性能上的优势，特别是在Solidity语言上的表现。此外，讨论中也出现了对频繁提问“最佳模型”的质疑，建议更主动关注行业动态。整体氛围较为技术性和实用，但也存在一定争议。

主要观点

  1. 👍 Qwen模型的优势
    • 支持理由：多位用户认为Qwen在不同参数版本下表现卓越，尤其在本地开发中。
    • 反对声音：部分用户对其在某些特定任务上的表现持保留态度。
  2. 🔥 DeepSeek模型的表现
    • 正方观点：DeepSeek在可接受的延迟下表现最佳，尤其在Solidity语言上。
    • 反方观点：有用户认为其输出令牌数量有限，使用受限。
  3. 💡 CodeGemma 1.1的推荐
    • 解释：评论者对其性能和效果高度满意，认为优于Starcoder v2 3b。
  4. 🤔 对频繁提问的质疑
    • 解释：部分用户认为频繁询问“最佳模型”是懒惰的表现，建议主动关注行业动态。
  5. 📈 高参数模型量化版本的优势
    • 解释：高参数模型的量化版本在性能上优于低参数模型，适合代码补全任务。

金句与有趣评论

  1. “😂 Another ‘which LLM is best for x’ lazy post. It changes every week.”
    • 亮点：直指频繁提问的问题，引发对信息更新方式的思考。
  2. “🤔 Qwen destroys everything for local development atm, it is crazy what they managed to do with 7B parameters.”
    • 亮点：强调Qwen在本地开发中的卓越表现，引发对参数影响的讨论。
  3. “👀 The best DeepSeek model you can run at an acceptable completion latency.”
    • 亮点：突出DeepSeek在可接受延迟下的优势，提供实用建议。

情感分析

整体情感倾向较为理性，用户们在推荐不同模型时表现出积极的态度，但也存在对提问方式的批评。主要分歧点在于模型选择的标准和信息更新的方式，部分用户对频繁提问表示不满，而另一部分用户则认为这是获取信息的合理途径。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen 2.5-Coder的32B版本和未来Qwen 3.0的推出可能引发新一轮讨论。
  • 潜在影响：对代码补全工具的持续优化和模型升级将进一步提升开发效率，推动代码智能的发展。

详细内容：

标题：寻找最佳的代码自动完成语言模型

在 Reddit 上，有一个引起广泛关注的帖子，标题为“Best LLM for code completion?”。该帖主要探讨了在 Continue.dev 中，用于本地自动完成的最佳语言模型。帖子作者提到他们被建议使用 Starcoder v2 3b 模型，想知道这是否是本地自动完成的最佳小型模型，并表示愿意考虑使用参数更高的 5b 或 7b 模型来获取更好的结果，同时也指出并非任何模型都适用于自动完成。此帖获得了众多关注，评论数众多，引发了热烈的讨论。

讨论焦点主要集中在各种被提及的模型上。有人说 Qwen 是不错的选择；有用户表示最佳的是在可接受的完成延迟下的 DeepSeek 模型，更倾向于高参数模型的量化版本；也有人认为自己在尝试不同模型后，发现 deepseek coder 是生成完整代码时错误最少、最能遵循指令的，而且在调试时不会破坏自身代码；还有人觉得 codegemma 1.1 是最佳的。

对于这些观点，存在不同的声音。有人认为这种关于“哪个 LLM 对 X 来说是最好的”的帖子太过频繁和懒惰，应该被禁止；但也有人认为，由于没有每周更新的相关信息表，提出这样的问题是合理的。还有用户提出可以设置一个固定的帖子，提供 llmarena 的链接，或者直接列出所有相关链接的排行榜。

有人分享道：“Qwen 在本地开发方面目前表现出色，他们用 7B 参数做到的成果令人惊叹。” 还有用户提到：“我们正在准备 Qwen2.5-Coder 的 32B 版本，旨在挑战专有模型。”并附上了相关链接https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-coder/ 。

讨论中的共识在于大家都在积极探索和交流哪种模型更适合代码自动完成。不同模型各有优势，选择取决于具体需求和使用场景。但究竟哪种模型能在不断变化的环境中始终保持领先，还需要进一步的实践和观察。