原贴链接

我上次发帖后就后悔了。事后看来，感觉像是空口承诺的炒作，我不想再犯那个错误（但我现在又发帖了）。我曾有个雄心勃勃的想法，但由于资源有限没能实现。最初，我打算制作一个定制的混合专家（MoE）设置，每个专家将使用定制的路由器和对架构的一些修改来专注于不同的推理方面。但我很快就碰壁了，所需的计算量远远超出我的承受能力（鉴于我失业了，我的承受能力也不大）。所以，我在这里分享一个半成品模型，与其说是推理，不如说是过度思考的实践。目标仍然是向模型注入“推理”能力，但实际上，我觉得它更接近“过度思考”，特别是如果你增加步数（步数是可调整的）。如果你好奇的话可以调整它。好的方面是，这个模型在解释事物、提供创意方面似乎做得还不错，甚至看起来更有同理心。不过，别光听我说。我只能用几个提示手动测试它。如果你想自己看看，模型在这里：[Llama - 3.2 - 3B - Overthinker](https://huggingface.co/Lyte/Llama - 3.2 - 3B - Overthinker)，还有一个可以运行的Gradio笔记本：[Colab](https://colab.research.google.com/drive/1dcBbHAwYJuQJKqdPU570Hddv_F9wzjPO?usp = sharing)。一如既往，控制好你的期望。我把这个发出来是因为它好歹是个成果，尽管不是我最初设想的那样。如果你对过度思考的模型感兴趣，可以试试。

讨论总结

原帖作者分享了一个由于资源有限而未完成的模型Llama - 3.2 - 3B - Overthinker，这个模型更像是过度思考而非真正的推理。作者提醒大家管理期望并给出了模型和可运行笔记本的链接。评论者们反应各异，有的表达对作者态度转变的积极态度，有的询问模型使用相关的问题如版本和运行步骤，有的分享相关经验或者推荐自己的模型等，总体氛围比较和谐，大家都围绕着这个未完成模型展开讨论。

主要观点

  1. 👍 认可原帖作者从过度炒作到谨慎发布的转变
    • 支持理由：看到了原帖作者的成长。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 请求提供与Ollama兼容的gguf版本以便使用模型
    • 正方观点：可以提高模型使用的便利性。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 原帖作者有所行动值得肯定，即使成果有限也有价值
    • 解释：相比于只说不做，原帖作者的尝试推动了进程，即使未达最初设想也有意义。
  4. 🤔 关注模型是否经过基准测试
    • 解释：通过基准测试可以更好地了解模型性能。
  5. 😎 推荐自己构建的“Brainstorm”模型，认为可能对原帖作者有帮助
    • 解释：模型涵盖原帖作者在“MOE”方面尝试做的部分内容。

金句与有趣评论

  1. “😂我喜欢看到从炒作到谨慎发布的成长。”
    • 亮点：体现出对原帖作者态度转变的认可。
  2. “🤔elgeekphoenix: Please can we have a gguf version because it will be compatible with Ollama. thanks a lot”
    • 亮点：直接提出模型使用版本的需求。
  3. “👀你做了些事，而不是像我们大多数人一样在reddit上只是说大话。”
    • 亮点：肯定原帖作者的实际行动。
  4. “😉嗯，我实际上用Llama - 3.2 - 3B - Instruct做了一个相当不错的MoE设置，但它花费了大量的调整。”
    • 亮点：分享自己的成功经验。
  5. “💪如果可以的话，为你推动了一点点进程点赞+100。”
    • 亮点：积极评价原帖作者哪怕有限的成果。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大多数评论者都对原帖作者的分享持正面态度，无论是认可作者的态度转变、肯定作者的尝试，还是积极提供帮助或资源。可能的原因是原帖作者虽然分享的是未完成的模型，但态度比较诚恳且提醒大家不要抱太高期望，这种真诚的态度得到了大家的认可。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着对模型更多的尝试，可能会有更多关于模型性能提升（如步骤调整与性能关系）的讨论。
  • 潜在影响：如果这个未完成模型能够继续完善或者激发更多类似模型的改进，可能会对相关的人工智能模型开发领域产生一定的推动作用，比如在混合专家（MoE）设置方面或者模型的推理与过度思考的平衡方面。

详细内容：

标题：关于 Llama-3.2-3B-Overthinker 模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一篇关于“Llama-3.2-3B-Overthinker”模型的帖子引起了广泛关注。该帖子作者表示，上次发帖后感到后悔，此次分享的是一个因资源有限而未完成的模型。作者最初计划制作一个自定义的专家混合（MoE）设置，但因计算需求远超所能承受的范围（作者处于失业状态）而受阻。作者称此模型更像是过度思考而非合理推理，但也有优点，比如在解释事物、提供创意和展现同理心方面表现不错。同时，作者提供了模型链接Llama-3.2-3B-Overthinker和可运行的 gradio notebookColab，并提醒大家要合理预期。此贴获得了众多评论和较高的关注度。

讨论焦点与观点分析： 有人表示喜欢看到从大肆宣传到谨慎发布的成长，并点赞祝好运。有人询问能否有与 Ollama 兼容的 gguf 版本，有人分享了相关的 GGUF 版本链接。还有人询问如何在 llama.cpp 中设置步骤，有人解释了在 colab 中的设置方式。有人提到该模型让其想起了其他相关链接。有人询问是否进行了基准测试，以及此模型与其他模型的不同之处，还有人询问步骤如何调整以及步骤增加是否会提升性能。有人分享了自己构建的“Brainstorm”模型的链接，认为可能会有所帮助。有人表示要尝试该模型并表示感谢，也有人分享了自己制作 MoE 设置的经历。有人称赞作者有所行动而非空谈，认为搞清楚什么不可行也是有用的。

总的来说，大家对于这个模型的看法多样，有好奇、有期待、有建议，也有鼓励。