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嗨。我正在寻找适合8GB内存的最佳模型，因此可能也会考虑深度量化的15B左右的模型。我在这里看到Gemma在该类别中很受欢迎，我也喜欢它。还有其他模型可供考虑吗？或者有什么特定的量化方法吗？这是一个处理流程，所以输出的可预测性很重要。任务主要是文本处理和注释。

讨论总结

原帖作者想要寻找适合8GB内存的最佳模型（可能考虑量化的15B左右的模型），用于文本处理和注释任务且输出要有可预测性。评论者们积极回应，推荐了多个模型如SuperNova Medius、Gemma 9b Simpo、Gemma - 2、Mistral nemo 12b q4、Llama 3.1 8b q8或q6、Llama 3.2 11b q4、Qwen 2.5 14b q4、Llama 3.2 1b、Replete Qwen2.5 - 14B、GLM 4 9B等，并给出了各个模型的一些特性和适用情况，整体氛围比较和谐，大家都在为原帖作者出谋划策。

主要观点

  1. 👍 推荐SuperNova Medius模型
    • 支持理由：基于Qwen 14b构建，适合原帖作者需求。
    • 反对声音：无。
  2. 👍 推荐Gemma 9b Simpo模型
    • 正方观点：未明确提及特别理由，只是推荐。
    • 反方观点：无。
  3. 👍 推荐多个模型并强调实验
    • 解释：不同模型有不同特性，如Gemma 2 9b（轻量q4/q5/q6量化）、Mistral nemo 12b q4等，需要实验找到最适合的。
  4. 👍 Gemma - 2在注释方面是最佳选择
    • 解释：针对原帖注释任务需求提出，9B轻量量化可适配8GB显存，27B需特殊处理。
    • 反对声音：无。
  5. 👍 12B的Mistral - NeMo模型应能在8GB内存下运行，无需过度量化
    • 支持理由：评论者根据自己12GB显存运行相关模型的经验得出。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂你可以尝试SuperNova Medius，它基于Qwen 14b构建。”
    • 亮点：直接推荐模型并给出构建基础，简洁明了。
  2. “🤔还有Gemma 9b Simpo非常棒。”
    • 亮点：简单有力地推荐了模型。
  3. “👀对于注释，是的，Gemma - 2将是您的最佳选择。”
    • 亮点：针对原帖注释任务明确指出最佳模型。
  4. “😎我会100%查看GLM 4 9B，它是幻觉（较少）基准测试中的最高分获得者（胜过gpt4o、Claude sonnet 3.5等），所以它应该非常适合管道任务。”
    • 亮点：通过与其他知名模型对比来推荐GLM 4 9B。
  5. “🤓我不得不将所有这些模型的推理温度提高到1.3以使它们的可预测性降低，所以如果您的目标是保持可预测性，0.7（甚至更低）的温度应该可以正常工作。”
    • 亮点：给出了调节模型可预测性的温度参考值。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极为原帖作者推荐模型并提供建议，没有明显的分歧点。可能的原因是原帖是寻求帮助的类型，大家都抱着帮忙的态度来回应。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何在有限内存下更好地运行不同模型的讨论，比如如何进一步优化量化方式。
  • 潜在影响：有助于那些需要在小内存环境下进行文本处理和注释任务的用户找到合适的模型，提高工作效率。

详细内容：

标题：寻找 8GB 内存适用的最佳模型引发的热门讨论

在 Reddit 上，有这样一个帖子引起了大家的关注，它的标题是“ The best model with <10B parameters?” 。帖子中，发帖者表示正在寻找能在 8GB 内存中运行的最佳模型，可能会考虑量化后的 15B 左右的模型，主要任务是文本处理和注释，并提到自己了解到 Gemma 模型在此类别中颇受青睐。该帖子获得了众多的回复和讨论。

讨论的焦点主要集中在各种适合的模型推荐以及它们的特点。有人提到可以试试 SuperNova Medius，它基于 Qwen 14b，还称 Gemma 9b Simpo 非常出色。有人问道：“什么是 Simpo？”有人回复道：“简单偏好优化。它用于微调模型以特定方式响应。Gemma 2 Simpo 模型相当不错。”

有人推荐 Gemma 2 9b 轻度 q4/q5/q6、Mistral nemo 12b q4、Llama 3.1 8b q8 或 q6、Llama 3.2 11b q4、Qwen 2.5 14b q4 等，认为这些都是针对发帖者任务的最佳选择，建议发帖者进行试验并找到最适合自己的。有人表示 Gemma 2 9b 轻度 q4/q5/q6 以及 Qwen 2.5 很不错。有人指出对于注释任务，Gemma-2 是最佳选择。也有人提到虽然目前没有介于 9B 和 27B 之间的 Gemma-2 衍生版本，但轻度量化的 9B 能轻松适配 8GB 内存，27B 则不行，可能需要将部分推理转移到 CPU 上。还提到可以尝试 Replete Qwen2.5 - 14B，它在某些文本处理方面表现出色。有人能够在 12GB 内存中运行 IQ3_M 量化的 22B 参数的 Mistral-Small，认为 12B 的 Mistral-NeMo 应该能适配 8GB 内存。有人建议尝试不同版本的 Gemma 9b。有人提到应关注 GLM 4 9B，它在幻觉基准测试中得分最高。

讨论中的共识在于为发帖者提供了多个可能适合其需求的模型选项，并强调需要通过试验找到最适配的模型。特别有见地的观点如对于不同模型在特定任务中的表现分析，以及关于模型量化和内存适配的具体建议，丰富了整个讨论。

总之，这场关于 8GB 内存适用模型的讨论为有类似需求的人提供了丰富的参考和思路。