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我知道我们讨论过70 - 80亿和300亿以上参数范围内最佳的模型，但你们使用小于50亿参数的小型模型有何体验呢？我个人目前正在试验Phi 3.5 Vision和Qwen 2.5的小型模型，但想知道你们使用小型语言模型（SLMs）的情况如何。

讨论总结

这个讨论围绕小语言模型展开，大家分享了自己使用不同小语言模型（如Llama 3.2 3B、Qwen 2.5、Gemma2等）的体验，包括在不同任务（如创意写作、代码补全、简单聊天等）中的表现，还探讨了小语言模型的一些特性（如可移植性、可扩展性）以及存在的问题（如易失常、对基准测试过度调整等），总体氛围比较理性平和。

主要观点

  1. 👍 2b模型是自己实际使用的最小模型。
    • 支持理由：未提及。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 小型模型不了解事实通常可以接受。
    • 正方观点：在很多场景下这一缺陷不影响使用。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 小型语言模型应得到更多研究关注。
    • 支持理由：具有可移植性更强和部署可扩展性更高的特点。
    • 反对声音：无。
  4. 👍 Llama 3.2 3B运行无需GPU且效果好。
    • 支持理由：在无GPU情况下运行良好，可取代ChatGPT，在多项任务中表现稳定全面等实例。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 Phi3.5有很多幻觉现象。
    • 支持理由：评论者自身使用体验。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Gemma 2 2b is the smallest I’d realistically use.”
    • 亮点：明确指出自己实际使用的最小模型界限。
  2. “🤔 Small models don’t know facts, and many times that’s generally OK.”
    • 亮点：对小型模型的事实了解方面提出一种包容的看法。
  3. “👀 I’m over the moon with how good Llama 3.2 3B is. It runs great without a GPU and has replaced ChatGPT for me.”
    • 亮点：生动表达对Llama 3.2 3B的满意程度。
  4. “😎 The best was Gemma2 in my experience but still not as good as gpt3.5turbo”
    • 亮点：对不同模型进行比较给出自己的评价。
  5. “🤨 Qwen 2.5 Coder 1.5b/3b are perfect for code completion with Continue.”
    • 亮点：指出特定模型在特定功能上的完美表现。

情感分析

总体情感倾向比较中立客观。主要分歧点在于对不同小语言模型的评价，例如有的认为Llama 3.2 3B很好用，而有的则认为小语言模型总体不可用。可能的原因是大家使用的模型不同，使用场景也有差异，导致对小语言模型的性能和实用性有不同的感受。

趋势与预测

  • 新兴话题：小型模型在解读传感器数据成为小型代理方面的发展潜力。
  • 潜在影响：如果小型模型在特定功能（如解读传感器数据）上得到发展，可能会在一些小型设备或特定领域（如物联网）的应用场景中有更多的使用，改变目前的人工智能应用布局。

详细内容：

《关于小型语言模型的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Your Experience with Small Language Models”的帖子引发了众多关注。该帖子探讨了大家使用小型语言模型（<5B）的体验，点赞数众多，评论区更是热闹非凡。

讨论的焦点主要集中在对不同小型语言模型的评价和应用场景。有人认为 Gemma 2 2b 是实际使用中最小的可接受模型，像 1.5b 及以下的模型就显得有些“笨拙”。也有人提出小型模型不了解事实，但在某些特定场景，比如调用工具和初步评估结果时表现还可以。还有用户觉得小型模型在解释传感器数据方面应该有不错的表现。

有人对 Llama 3.2 3B 赞不绝口，称其无需 GPU 就能运行良好，甚至在很多方面能替代 ChatGPT。比如，有人用它来进行总结、整理信息、生成工作计划、校对、构建 shell 命令等。也有用户分享了使用小型语言模型处理产品描述的案例。还有人觉得 Phi 3.5 经常出现幻觉，而 Gemma 2 表现较好。

有人说小型模型在代码补全方面表现出色，比如 Qwen 2.5 Coder 1.5b/3b 搭配 Continue 就很不错。但也有人认为小型模型在实际任务中的表现不如 GPT-4o-mini，甚至有人表示在创意写作方面表现糟糕。

总的来说，关于小型语言模型的讨论呈现出多样化的观点。一方面，它们在某些特定场景和任务中展现出一定的优势和实用性；另一方面，在一些复杂和需要高度准确的任务中，它们还存在不足。未来，对于小型语言模型的研究和优化或许还需要更多的投入和探索。