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小模型通常被低估，但它们可用于快速任务，如总结网页搜索结果。我想邀请大家尝试在[MiniSearch](https://felladrin - minisearch.hf.space/)上使用小模型并分享经验，在那里你可以直接在浏览器中运行模型。这个10秒的视频展示了如何仅使用CPU配置[SmolLM2 - 135M - Instruct](https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM2 - 135M - Instruct)模型，在菜单中：出于兼容性原因，默认使用的CPU线程数为1。在视频中，我将其配置为使用8个。。另外，如果你对这个模型的答案感到好奇，可以在这个后续内容中看到一些示例：如果你不知道要搜索什么，只需点击“搜索”，它将使用建议的查询。。请注意，SmolLM2模型主要用于理解和生成英语内容。如果你想搜索其他语言内容，建议选择专门针对该特定语言的模型。

讨论总结

这个讨论主要是关于SmolLM2 - 135M - Instruct这个小模型的。大家从多个方面探讨了这个模型，包括对其可靠性的怀疑，还有模型的功能，如是否能进行检索增强生成（RAG）、能否显示信息来源引用、是否可用于会议纪要等，也涉及到和其他模型（如Nemotron - Mini - 4B - Instruct）的比较，以及小模型和大模型在执行相同任务时速度上的权衡，整体讨论氛围比较理性，大家积极分享经验与观点。

主要观点

  1. 👍 对SmolLM2 - 135M - Instruct模型的可靠性表示怀疑
    • 支持理由：小模型可能会产生大量幻觉，即便有RAG基础
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Nemotron - Mini - 4B - Instruct模型可避免给出无依据信息
    • 正方观点：可拒绝给出不在上下文中的信息
    • 反方观点：无
  3. 💡 小模型显示文中引用需要更具体指令
    • 解释：在菜单可编辑指令中添加具体指令后小模型可显示文中引用，大于1B的模型相对容易做到
  4. 💡 推荐使用3B模型用于特定任务
    • 解释：例如仅为汇总任务时，3B模型性价比高，速度方面3B模型能达到8B模型速度的3倍
  5. 💡 在笔记本电脑CPU上微调135M的长文本模型速度很慢
    • 解释：如3个轮次的微调花费23天时间

金句与有趣评论

  1. “😂 Is it reliable? I wouldn’t trust such a smol model to not hallucinate like crazy, even with RAG for grounding”
    • 亮点：直接表达对小模型可靠性的怀疑，点出可能产生幻觉的担忧
  2. “🤔 To avoid hallucination, I recommend the Nemotron - Mini - 4B - Instruct model, as it will refuse to give any info that is not in the context.”
    • 亮点：推荐可避免幻觉的模型并阐述其优势
  3. “👀 I don’t think it’s worth using >4B models just for summarization tasks.”
    • 亮点：提出在特定任务（汇总任务）下对模型大小选择的看法

情感分析

总体情感倾向比较理性中立。主要分歧点在于对SmolLM2 - 135M - Instruct模型可靠性的看法，部分人怀疑其可靠性，担心产生幻觉；而原帖作者及部分评论者是在探索小模型的功能和应用场景，认为在一定条件下小模型有其价值。可能的原因是大家对小模型的期望和信任程度不同，以及对模型功能的不同需求导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：小模型在更多特定任务（如会议纪要创建）中的应用。
  • 潜在影响：可能会促使更多人关注小模型在不同场景下的应用，并且推动小模型相关技术的改进和优化，例如提高小模型显示文中引用的能力、加快微调速度等。

详细内容：

《小型语言模型在无 GPU 情况下的表现引热议》

在 Reddit 上，一则关于“SmolLM2-135M-Instruct 即使在没有 GPU 的情况下也能快速总结网络搜索结果”的帖子引发了众多关注。该帖获得了大量的点赞和评论。帖子主要介绍了小型模型在快速任务中的应用，如总结网络搜索结果，并邀请大家在MiniSearch上试用，还提供了配置模型使用 CPU 的视频链接For compatibility reasons, the number of CPU Threads to use is 1 by default. In the video, I configured it to use 8. 。同时提到 SmolLM2 模型主要用于理解和生成英语内容，若要进行其他语言的搜索，建议选择专门针对该语言的模型。

讨论焦点与观点分析： 有人质疑其可靠性，担心会像疯了一样产生幻觉。但也有人推荐 Nemotron-Mini-4B-Instruct 模型以避免幻觉。有人提到该模型的上下文长度较小。有人表示自己因 GPU 性能差，本地无法运行其他模型。 有人认为 870MB 版本的初步结果不错，尤其是在搜索结果的最高设置下，但存在缺乏参考来检查准确性的问题。 有人询问小型模型（<3B）和大型模型（如 8B）在同一任务中的速度权衡问题。有人认为在可能的情况下，使用 3B 模型和 WebGPU 较好，不建议仅为总结任务使用>4B 模型。 有人询问该模型是否能从转录中创建会议记录、总结并识别行动项目等。有人表示虽然自己未尝试，但可以通过特定方式尝试。 有人询问是否能在少量文档中进行 RAG，得到的回复是对于英语且内容易理解的情况，可能可以使用 135M 模型。 有人在笔记本电脑的 CPU 上微调基础模型时，发现速度太慢。有人建议使用 Google Colab 提供的免费 GPU，速度会快很多，但当事人因工作限制无法使用。 有人分享了一个用于总结的稍大些的模型，并提到可通过量化权重使其更快。

在这场讨论中，大家对于小型模型的性能、适用场景、速度和可靠性等方面存在不同看法。但也有共识，即在某些特定条件下，小型模型能发挥一定作用。而那些独特且有见地的观点，如不同模型的特点和适用情况的分析，丰富了对这一话题的探讨。