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我之前没太关注小型模型，因为还有约200个常规尺寸模型要研究，但昨晚我试用了一下。真的很令人印象深刻！它们都能处理工具调用，其中 gemma非常厉害，我能让它进行6个并行函数调用。我没去测试它的极限。我只是设置好然后运行，它就正常工作了，其他一些模型有时候也能做到或者6个任务能完成4个。对于特定领域的用例，很明显对这些模型进行训练会让它们表现出色。 列出了以下模型的大小及名称： 2.6G gemma - 2 - 2b - it.q8_0.gguf 3.2G Llama - 3.2 - 3B - Instruct - Q8_0.gguf 3.3G Ministral - 3b - instruct.Q8_0.gguf 1.8G qwen2.5 - 1.5b - instruct - q8_0.gguf 1.7G SmolLM2 - 1.7B - Instruct - Q8_0.gguf 还给出了一个提示文本，以及gemma 2b的格式化结果示例，包括讲笑话、获取日期时间、获取伦敦天气、给出绝望时要记住的一个重要单词、进行计算以及生成关于《费曼物理学讲义》的数据集等操作。

讨论总结

原帖分享了自己尝试小型模型的经历、操作结果和模型大小等内容。评论者们从多个方面展开讨论，肯定了小模型用少量参数取得成果令人印象深刻，许多人阐述了小模型在不同应用场景中的作用，如对于智能体的意义、在iPhone上的本地使用等。同时也存在争议点，像对测试数据合理性的讨论。此外，还有人进行资源推荐，如推荐[SLM Leaderboard](https://nexa.ai/leaderboard?page = 3)和https://www.prompx.com/平台等内容，整体讨论氛围积极，大家积极分享观点和经验。

主要观点

  1. 👍 小模型用少量参数取得成果令人印象深刻。
    • 支持理由：很多应用场景不需要模型全知全能，小模型即可满足需求，如3B参数可应对很多场景。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 小型模型能与云分离是变革性的。
    • 正方观点：在隐私保护和基础设施自主性方面有重要意义。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 原帖作者未进行模型间对比测试，只是快速测试可能性。
    • 解释：原帖只是想看看小型模型能做到什么，而非对比模型间优劣。
  4. 💡 对原帖中伦敦42摄氏度的数据表示疑惑。
    • 解释：有人认为即使是测试数据，该数据也不合理。
  5. 💡 小型模型对智能体有很大意义。
    • 解释：在智能体中不再过于依赖模型权重获取信息等多种意义。

金句与有趣评论

  1. “😂 是的，仅用大型模型一小部分参数就能取得成果，这很令人印象深刻。”
    • 亮点：直接表达对小模型成果的惊叹。
  2. “🤔 作者：The game changer for some of these tiny models is the ability to decouple from the cloud.”
    • 亮点：指出小型模型与云分离的变革性意义。
  3. “👀 meneraing: 42c in London?”
    • 亮点：简洁地对原帖中伦敦温度数据表示疑惑。
  4. “😎 Ironically I use Llama - 3.2 - 3B - Instruct - Q8 on my iphone as a local model.”
    • 亮点：分享在iPhone上使用特定模型的情况。
  5. “🤓 Different - Effect - 724: Check this [SLM Leaderboard](https://nexa.ai/leaderboard?page = 3) out.”
    • 亮点：为大家推荐相关资源。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对原帖中伦敦42摄氏度测试数据合理性的看法，可能的原因是部分人关注数据的真实性和合理性，而部分人认为测试数据重点在于函数调用。

趋势与预测

  • 新兴话题：小型模型在不同设备（如iPhone）上的性能表现以及如何更好地进行工具调用可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果小型模型在更多设备上能有效应用，可能会推动智能体等相关领域的发展，在隐私保护方面也可能有积极影响。

详细内容：

标题：关于微小模型用途的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于微小模型的帖子引起了广泛关注。帖子中提到，尽管之前没有太关注微小模型，但尝试之后发现它们令人印象深刻，像 gemma 表现尤为出色，能够进行 6 个并行函数调用。同时还列举了多种模型的大小和一些测试结果。此贴获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在微小模型的性能和用途上。有人认为仅用大型模型的一小部分参数就能实现不错的成果很了不起，很多用例只需 3B 参数就能满足需求。例如，有用户表示：“模型不需要全知全能才能检查语法、总结文本、编写代码补全或充当个人助手。” 还有人指出，如果模型能在逻辑、遵循指令、输出结构和从向量存储生成文本方面表现出色，就能完成大部分工作，并不需要一个自认为知道答案的模型。

有人分享了自己的个人经历，比如有用户正在用 pygame 和 qwen 2.5 3b 在第三代英特尔处理器、16GB 内存和特斯拉 p4 上编写吃豆人克隆版，并且对 Python 一无所知。

对于测试中的数据，观点存在分歧。有人认为这只是测试数据，重点是测试函数调用本身，而非数据的真实性。但也有人觉得不管怎样，像 42 摄氏度这样的数据都不合理。

关于模型的选择，有用户表示，从快速测试来看，gemma 表现最佳，其次是 Smol，而 llama3B 表现较差，这与原本认为它是最大所以会表现最好的预期不同。

也有用户认为这些小模型对于智能体非常重要，具有大上下文窗口的小模型会胜出。还有人在 iPhone 上使用 Llama-3.2-3B-Instruct-Q8 作为本地模型，惊讶于其速度，尽管使用一会儿手机就会发烫。

文章探讨的核心问题是：微小模型在实际应用中的表现和潜力究竟如何，以及不同用户在使用它们时的体验和期望有哪些差异。