原贴链接

嗨！我刚接触大语言模型（LLM）。我最近写物理论文时大量使用ChatGPT（别担心，它没写我论文的任何部分，我只是用它来获取引用之类的内容）。这让我体验到大语言模型及其强大之处。我很注重隐私，不太喜欢ChatGPT闭源的云服务性质，所以我下载了Ollama并开始摆弄。我的问题是，有没有（也许是Meta的）大语言模型可以本地下载并接入开放网页界面（open - webui），而且具备物理知识的？例如，我可以让ChatGPT给我解释爱因斯坦方程，甚至像渐近对称这样非常特定的话题等。有没有能给我提供这些功能的本地安装的大语言模型呢？谢谢！

讨论总结

原帖主刚接触大型语言模型（LLM），有隐私方面的考量，想找可本地下载并接入OpenWebUI且具备物理知识的LLM。评论者们展开多方面讨论，包括本地模型和大型模型在物理知识方面的差距，有观点认为本地模型即便微调也不及大型模型；有人提到可利用OpenWebUI进行RAG操作，即将物理PDF文件放入其中让模型执行检索增强生成任务；还有关于LLM能否取代科学家的讨论，多数人认为短期内不能；此外也涉及隐私担忧、参考资料提供、模型的微调与RAG概念的区分等内容。整体讨论比较理性务实。

主要观点

  1. 👍 本地模型在物理知识方面不如大型模型
    • 支持理由：大型模型如OpenAI或Anthropic的在物理知识方面资源更丰富、能力更强。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 可将物理PDF放入OpenWebUI进行RAG操作
    • 正方观点：可以有效利用物理知识PDF文件来满足需求。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 LLM短期内不能取代科学家
    • 解释：LLM更擅长快速提醒已知知识而非进行新的物理学研究。
  4. 💡 在OpenWebUI中上传文件不是训练模型
    • 解释：只是利用系统查找相关部分并结合问题进行回答。
  5. 💡 上传参考资料（如教科书）用于RAG更有用
    • 解释：参考资料能更好地提供知识补充。

金句与有趣评论

  1. “😂 No local model, even fine tuned will be at OpenAI or Anthropics big models when it comes to physics knowledge.”
    • 亮点：明确指出本地模型在物理知识方面与大型模型的差距。
  2. “🤔 What you can get great performance out of is putting physics PDFs into OpenWebUI and letting the model do RAG with it.”
    • 亮点：提出一种利用OpenWebUI解决物理知识需求的方法。
  3. “👀 But regardless of what Sam Altman says, no LLM is replacing scientists any time soon.”
    • 亮点：对LLM与科学家的关系给出了理性判断。

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点较少，大部分评论者都在就原帖主的问题分享知识和经验，如在本地模型和大型模型的比较上基本达成共识。可能的原因是这个话题属于技术探讨范畴，大家更多从专业知识和实际操作角度出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着Ollama即将更新支持Llama3.2以及OpenWebUI将能处理视觉数据，如何将这些新功能融入到物理知识相关的LLM使用中可能成为新兴话题。
  • 潜在影响：如果能够更好地利用本地模型结合RAG操作处理物理知识，可能会对物理学科研人员以及相关爱好者在获取知识、进行研究等方面产生积极影响，提高知识获取效率和隐私保护程度。

详细内容：

《关于具备物理学知识的本地可安装LLM的热门讨论》

最近在Reddit上，一位刚完成物理学论文的用户发表了一篇帖子，引发了大家的热烈讨论。该帖子获得了众多关注，点赞数和评论数都相当可观。原帖作者表示自己在写论文时大量使用了ChatGPT，体验到了LLM的强大，但因注重隐私，下载了Ollama并进行探索。其核心问题是，是否存在可本地下载并接入Open-webui，且具备物理学知识的LLM，比如能解释爱因斯坦方程或像渐近对称性等超特定主题的LLM。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为，即使是经过微调的本地模型，在物理学知识方面也无法与OpenAI或Anthropics的大型模型相比。但也有人指出，LLM暂时无法取代科学家，更多是帮人们快速回忆已理解的内容，而非用于新的物理研究。

还有人提出，不要将微调与RAG混淆，微调模型通常涉及更新网络中的数值权重以改变行为，但如果没有大量数据和持续的预训练，难以给模型赋予太多知识，还可能破坏其其他部分。

有用户表示自己在使用ChatGPT时，能让它帮忙从PDF论文中回答问题，而Ollama即将获得Llama3.2支持，届时OpenWebUI将能处理视觉数据。

有人分享道：“在我看来，ChatGPT在处理论文的PDF并回答相关内容方面表现得极其出色。”

讨论中的共识在于，大家普遍认为所有LLM都具有一定的物理学知识。

特别有见地的观点如，OP只需要一台电脑和网络，就可以自己进行实验和探索。

目前，关于是否存在能满足原帖作者需求的本地LLM，仍存在争议，还需进一步探索和实践。但这场讨论无疑为对这一领域感兴趣的人们提供了丰富的思考角度和有价值的参考。