原贴链接

我正在寻找一个参数量在10亿到30亿左右的小语言模型，它要有非常大的语境窗口，最好在自然语言处理方面非常熟练。我现在正在大学写论文，需要一个小的语言模型，它可以解析大量的电子邮件并从中获取相关数据。如果有人能抽出一点时间帮忙，我将非常感激。我最初的选择是Llama 3.2 3B，但也许有一个我还不知道的更好的模型。另外，有人能分享一些有助于论文写作的很棒的人工智能工具吗？我知道Elicit和ChatPDF/ChatDoc，但好奇是否有更好的。

讨论总结

原帖作者正在做大学论文，寻求1 - 3B且有大上下文窗口、擅长自然语言处理的小LLM模型来处理大量邮件获取相关数据，同时也寻求论文写作的AI工具。评论者们从不同角度进行回应，有推荐各种模型（如Qwen 2.5b、Llama 3.2 3B、Phi 3.5、Qwen2.5、Gemma2、SmolLM2等）的，有分享处理大量文本经验的，也有推荐研究工具（如NotebookLM）的，不过大部分评论的讨论热度较低。

主要观点

  1. 👍 大型LLM处理超过16K上下文存在困难
    • 支持理由：评论者给出了相关的GitHub链接作为参考。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 推荐Qwen 2.5b模型并认为其被低估
    • 正方观点：评论者直接推荐该模型但未给出详细理由。
    • 反方观点：无（评论中未体现）。
  3. 💡 Llama 3.2 3B适合原帖作者对于小语言模型的要求
    • 支持理由：直接针对原帖作者的初步选择给予肯定答复。
    • 反对声音：有评论者因Llama使用rope而质疑这一选择。
  4. 🤔 不认为有本地模型满足原帖需求并推荐Gemini enterprise
    • 支持理由：无详细解释，直接给出观点和推荐。
    • 反对声音：无（评论中未体现）。
  5. 😎 推荐使用memgpt或ledda，强调其具有添加潜意识的特性且拥有无限记忆是变革性的
    • 支持理由：无更多依据阐述，只是推荐。
    • 反对声音：无（评论中未体现）。

金句与有趣评论

  1. “😂 even big ones are struggling with context over 16K https://github.com/NVIDIA/RULER”
    • 亮点：指出大型LLM在处理大上下文时存在困难，并给出参考链接。
  2. “🤔 DataScientia: Qwen 2.5b模型是被低估的。”
    • 亮点：简单直接地给出对Qwen 2.5b模型的评价。
  3. “👀 koalfied - coder：Llama 3.2 3B should fit the bill nicely”
    • 亮点：针对原帖的初步选择给予肯定答复。
  4. “😉 DoggyLongLicks: wouldn’t llama be a relatively poor choice due to using rope?”
    • 亮点：对原帖选择Llama 3.2 3B提出质疑。
  5. “💡 Are you already using NotebookLM? That’s a research tool, but it’s quite good.”
    • 亮点：推荐研究工具NotebookLM。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要是为了回应原帖作者的需求而进行推荐、建议或分享经验。分歧点在于对原帖选择Llama 3.2 3B模型存在不同看法，可能的原因是对模型技术细节（如rope的使用）的理解不同，以及不同模型在处理大上下文窗口和自然语言处理任务上各有优劣的考虑。

趋势与预测

  • 新兴话题：一些相对较新的模型如falcon momba、rwkv等被提及，后续可能会引发对这些模型更多的讨论，尤其是它们在处理大上下文窗口方面的能力。
  • 潜在影响：如果原帖作者根据这些建议找到合适的模型和工具，可能会对其论文工作的效率和质量产生积极影响，同时也可能影响其他有类似需求的用户在选择LLM模型和AI工具时的决策。

详细内容：

目前具有超大上下文窗口的最佳小型 LLM 模型探讨

在 Reddit 上，有一个引发热烈讨论的帖子：“Currently best small LLM model with very large context window?”。此帖获得了众多关注，点赞数和评论数众多。发帖人表示自己正在大学撰写论文，需要一个约 1 - 3B 大小、具有超大上下文窗口且在 NLP 方面表现出色的小型 LLM 模型，来处理大量电子邮件并获取相关数据。起初考虑的是 Llama 3.2 3B，但想知道是否有更好的选择。同时，还询问了有没有好的 AI 工具辅助论文写作，已知 Elicit 和 ChatPDF/ChatDoc，好奇是否有更优的。

讨论焦点与观点分析：

有人提到，即使是大型模型在处理超过 16K 的上下文时也很吃力，如[https://github.com/NVIDIA/RULER]。

有人认为 Qwen 2.5b 模型被低估。但也有人表示，除非有值得信赖的第三方进行安全审计，否则不会使用。

有人认为 Llama 3.2 3B 应该符合要求。

还有人提出，由于使用 rope，Llama 可能不是一个好选择。

有人分享自己的经历，称使用 Obisidian + Copilot 来处理大量文本，虽然不快，但比没有 Copilot 帮助要快。

有人推荐了新发布的调查：[2410.20011] A Survey of Small Language Models，但也有人认为它更像是关于如何思考小型语言模型效用的概述，而非实际模型的调查。

有人建议分块处理，有人认为可以进行语义比较来确定相关性。

有人提到 Falcon Momba 是一个 7b 模型，具有理论上无限的移动窗口，但自己未实际尝试。

有人推荐使用 Qwen 模型，称其尺寸虽小但表现出色。

有人推荐 Phi 3.5 ，认为它参数约 3.2B 且上下文窗口达 128k 。

综合来看，大家对于最佳小型 LLM 模型各有看法，也提供了多种处理大量文本和选择模型的思路。但在选择模型时，还需综合考虑实际需求、安全性以及模型的性能等因素。