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在过去几个月里出现了大量的模型。你是否发现了一些不太流行但在某些方面对你有帮助的模型呢？

讨论总结

该讨论围绕着众多新出现的模型中哪些是“隐藏的宝石”这一主题展开。评论者们纷纷分享自己认为不太流行但在某些方面很有帮助的模型，如在编码、创意写作、逻辑推理等方面，并阐述了这些模型的特点、功能以及使用情况等，讨论氛围较为积极和谐。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 72B可用于编码
    • 支持理由：评论者LostMitosis提到该模型可用于编码。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 GLM 4 9B在HHEM排行榜上幻觉率最低且对RAG有用
    • 正方观点：Thrumpwart指出其在HHEM排行榜上幻觉率最低且对RAG非常有用。
    • 反方观点：无
  3. 💡 闭源LLMs会在琐碎任务上偶尔失败
    • 解释：infiniteContrast认为即使是最强的闭源大型语言模型在一些琐碎任务上也会失败，如更新代码后找错误。
  4. 💪 认为llama3.1 70b有助于创意写作
    • 支持理由：infiniteContrast提到该模型在创意写作方面表现不错。
    • 反对声音：无
  5. 🤔 本地LLM革命已经到来但很多人没意识到
    • 解释：有评论者推荐一些小模型能在笔记本电脑上运行良好，并指出本地大型语言模型革命已经到来但很多人没察觉。

金句与有趣评论

  1. “😂 LostMitosis：Qwen 2.5 72B for coding.”
    • 亮点：直接点明Qwen 2.5 72B模型可用于编码，简洁明了。
  2. “🤔 Thrumpwart：GLM 4 9B is ranked 1 for lowest hallucinations rate on the HHEM leaderboard.”
    • 亮点：用数据表明GLM 4 9B在特定排行榜上的优势。
  3. “👀 infiniteContrast：从我的经验来看，最好的是用于创意写作的llama3.1 70b和用于编码的新qwen。”
    • 亮点：分享个人经验推荐两个不同功能的模型。
  4. “😎 Felladrin：[Arcee - SuperNova - Medius](https://huggingface.co/arcee - ai/SuperNova - Medius) (14B) has been surprisingly good for general use.”
    • 亮点：推荐一个通用表现不错的模型并给出链接。
  5. “💡 No_Afternoon_4260: Hermes 3 70b especially for coding but very versatile”
    • 亮点：强调Hermes 3 70b模型在编码方面的优势以及通用性。

情感分析

总体情感倾向为积极正面。大家都在积极分享自己认为的“隐藏宝石”模型，几乎没有出现分歧点。可能是因为大家都对模型探索和分享有着共同的兴趣，并且希望从他人那里获取更多关于不流行但有用的模型的信息。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型蒸馏概念可能会引发后续更多的讨论，因为有评论者对其进行阐述且有其他评论者补充解释。
  • 潜在影响：对模型使用者来说，可以让他们更深入了解不同模型的特点和适用范围，有助于在众多模型中选择更适合自己需求的模型；对模型开发者而言，这些讨论可能会影响他们后续的开发方向，例如注重提升小模型在特定功能上的表现等。

详细内容：

标题：Reddit上的“隐藏宝藏”模型大讨论

最近几个月，各种模型层出不穷。在Reddit的一个帖子“With all these models, which models do you consider to be ‘hidden gems’?”中，引发了众多用户的热烈讨论。该帖获得了大量的关注，点赞数众多，评论区也十分热闹。

帖子主要询问大家有没有发现一些不太热门但却很有用的模型，从而引发了关于各类模型的优缺点、适用场景、运行效率和成本等方面的讨论。

在讨论中，有人认为 Qwen 2.5 72B 在编码方面表现出色；有人期待能发布 2.5 Coder 32B；还有人觉得所有 Qwen 旗下的模型以及视觉模型都被低估了。有人提出在 24GB 的 VRAM 里能否运行某些模型，有人询问是否在本地运行以及硬件配置等问题。比如，有用户分享道：“Running MLX 4bit version on Apple M2 Max with 64GB ram. I get ~7-8 tokens/s. Running on dedicated GPU’s VRAM will be faster, I believe.” 也有人探讨如何经济有效地运行模型，比如有人说：“Running the 72B model is so expensive on the cloud and hard locally without a rig specifically for that (got a 24GB VRAM on my GPU but I doubt it’d run even a quantized version of it)?”

有人提到从自己的经验来看，llama3.1 70b 适合创意写作，新的 qwen 适合编码。还有用户提到 GLM 4 9B 在 HHEM 排行榜上幻觉率最低，用于 RAG 效果很好。也有人对 NVIDIA nemotron 版本的 llama 3.1 70b 表现好奇。

对于一些较小的模型，也有人发表了看法，比如 Gemma 2 9B 用于一般写作，Llama 3.1 8B 用于函数调用和数据处理，Qwen 2.5 Coder 7B 用于编码。

关于模型的压缩和蒸馏技术，也有用户进行了详细的解释。比如有人说道：“In traditional training, it typically starts with a vast dataset, and the model learns from scratch by processing all that data. Distillation, on the other hand, involves taking knowledge from one or more well - developed ’teacher’ models and compressing it into a smaller ‘student’ model. The larger teacher models solve various problems, while the smaller student model learns not just the answers but also the reasoning behind those answers. This allows for making a faster model that takes up less space and remains highly capable.”

在这场讨论中，大家对于不同模型的看法存在一定的共识，那就是不同模型在不同的任务和场景中各有优势，需要根据具体需求进行选择。同时，也有一些特别有见地的观点，比如对模型蒸馏技术的深入解释，丰富了大家对模型的理解。

总之，这场关于模型的讨论展现了Reddit用户对于技术的深入探索和思考，为大家在选择和应用模型时提供了更多的参考和思路。