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说真的，我配有4GB 3050（显存）的笔记本电脑运行8b模型还算可以。虽然比我期望的慢，但基本能接受。我认为6GB 4050（显存），这仍然是一个经济型GPU，运行它会很完美。问题是，拥有8 - 16GB GPU的用户应该使用什么模型呢？他们的GPU没有强大到足以运行70b模型，但他们又有很多额外的能力来运行比8b模型更大的模型。我建议他们训练Llama 3.1 16b或者类似大小的模型。

讨论总结

原帖作者疑惑为何没有介于8b和70b之间的llama模型，认为这让8 - 16GB GPU所有者缺乏合适模型。评论者们从多方面回应，如指出Llama发布模型未考虑消费者GPU能力、推荐Gemma 2的9b和27b模型、提及存在32.5B原始“中间地带”Llama模型等，还有人分享了不同模型在不同设备上的使用体验，整体氛围比较积极，大家都在理性探讨各种可能的解决方案。

主要观点

  1. 👍 Llama发布模型未考虑消费者GPU能力
    • 支持理由：8B是所谓“本地”模型，更小模型针对移动设备，更大模型针对数据中心及专业GPU，未顾及消费级GPU能力。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 存在其他模型可填补8b - 70b之间的空缺
    • 正方观点：Gemma 2的9b和27b模型、nemo、中间的qwens、合并版本等可作为中间选择。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 可以通过量化调整在特定GPU上运行70B模型
    • 解释：通过量化调整，如在28 - 32gb的GPU上运行70B模型是一种解决方案。
  4. 💡 中间版本模型在性能上有其局限性
    • 解释：中间版本模型在简单任务上表现类似8b模型，在复杂任务上不及70b模型。
  5. 💡 小显存GPU用户应自己解决问题
    • 解释：大语言模型训练成本高昂，小模型主要用于测试新方法，原始开发者使用高端显卡，不会在意小显存GPU需求。

金句与有趣评论

  1. “😂 Llama does not really release models with consumer GPU capabilities in mind.”
    • 亮点：直接指出Llama模型发布时存在的问题。
  2. “🤔 man if you think about it Gemma 2’s 9b and 27b are the perfect sizes.”
    • 亮点：提供了除Llama模型之外的选择。
  3. “👀 11B版本的Llama 3.2可能适合你。”
    • 亮点：针对原帖作者的情况给出具体的模型推荐。
  4. “😂 There is nemo, some middle qwens, merges, etc. Why does it have to be llama?”
    • 亮点：提醒大家除了Llama还有其他选择。
  5. “🤔 There is qwen2.5 14B model as well. You might give it a try. From my testing, it is much better than llama3.1 8B.”
    • 亮点：通过对比推荐qwen2.5 14B模型。

情感分析

总体情感倾向为积极理性。主要分歧点在于对不同模型的评价以及对原帖提到的中间模型缺失问题的看法，例如对qwen模型有不同的使用体验。可能的原因是大家使用场景、硬件设备以及对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索量化技术或者训练中等规模模型（如16B）可能会成为后续讨论的方向。
  • 潜在影响：如果有更多中间规模模型或者针对消费级GPU的优化方案，可能会让更多普通用户能够更好地使用相关模型，促进相关技术在更广泛人群中的应用。

详细内容：

标题：为何 Llama 模型在 8B 和 70B 之间缺少中间版本？

在 Reddit 上，一则题为“为何 Llama 模型在 8B 和 70B 之间缺少中间版本？”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖中，作者表示自己的 4GB 3050 笔记本电脑运行 8B 模型还凑合，但速度较慢。认为 6GB 4050 这样的预算 GPU 应能完美运行更大一点的模型。提出 8 - 16GB GPU 所有者可用的模型选择有限，质疑为何没有适合他们的中间版本。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出 Llama 模型发布时并未过多考虑消费者 GPU 能力，大型模型主要针对数据中心和专业 GPU。 也有人认为当前这一代模型中，13B 曾表现出色，起到了一定的吸引技术人才的作用。 还有用户提到存在 Qwen2.5 32B 等其他模型作为替代选择。

有人分享道：“作为一名在相关领域有一定经验的人，我发现 8B 模型在处理一些复杂任务时确实表现不佳。就像我之前尝试测试不同模型回答一组问题时，最终对 8B 模型感到失望并放弃了。”

对于中间版本模型缺失的原因，存在不同观点。有人认为是成本和性能平衡的考虑，也有人觉得这可能并非无意为之。

讨论中的共识在于都认同当前 8 - 16GB GPU 可用的 Llama 中间版本模型确实较少。特别有见地的观点如有人提出或许可以通过优化和调整技术，让 70B 模型在特定条件下运行在中端 GPU 上。

然而，对于究竟为何缺少中间版本模型，目前仍没有一个明确且统一的答案，还需进一步探讨和研究。但这场讨论无疑为我们思考模型的发展和应用提供了丰富的视角。