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嘿，r/LocalLLama社区的朋友们！我最近发表了一篇论文，展示了在特定领域微调模型之间进行路由如何显著优于通用模型。我想分享这些发现，因为我认为这种方法对开源AI社区可能特别有价值。关键发现：开发了一个智能地将查询定向到特定领域模型的路由系统；在多个基准测试中，相较于单个通用模型实现了更优性能。为什么这对开源很重要：我们不必尝试训练大型通用模型（这需要大量计算资源），而是可以通过以下方式获得更好的结果：1. 针对特定领域微调较小的模型；2. 使用轻量级路由器将查询定向到合适的专家模型；3. 通过智能路由组合它们的优势。很高兴回答任何相关问题。https://arxiv.org/html/2410.07490v1#:~:text=MoDEM%20key%20advantage%20lies%20in,easy%20integration%20of%20new%20models.

讨论总结

原帖作者分享了特定领域微调模型间路由的研究成果，指出该成果对开源AI社区有价值。评论者们围绕这一成果展开多方面讨论，有认可成果并提出进一步发展想法的，有对模型合并操作提出疑问的，还有质疑成果创新性的，也有表达感激和认同的，整体氛围既有积极探讨也有质疑之声。

主要观点

  1. 👍 认可原帖中特定领域微调模型间路由的研究成果
    • 支持理由：评论者gaspoweredcat认可成果，并提出深入发展方向；NixTheFolf表示研究成果很棒并对自己有帮助；foldl - li认同作者分享的内容并表示自己有类似实践经验。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对原帖成果中的模型合并操作的结果存在疑问
    • 正方观点：评论者“az226”提出模型合并时基准测试如何变化等疑问。
    • 反方观点：“Affectionate - Cap - 600”进行了解答，指出模型合并不假设架构或参数量相同等。
  3. 💡 原帖所提并非新事物，是业内常见架构
    • 支持理由：评论者Tiny_Arugula_5648指出原帖内容在数据网格中是标准部分，自己有大量成果在生产中应用。
    • 反对声音：原帖作者强调其贡献在于组合专门模型超越现有模型及工程细节。
  4. 👀 原帖中的内容被评论者认为是集成，不是混合专家
    • 支持理由：评论者明确指出两者概念不同。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 组织层面小型专门化模型价值低
    • 支持理由：需证明能节省计算资源才有价值，如运行小模型代替大模型节省计算资源。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 cool. could you potentially go even deeper?”
    • 亮点：提出对原帖成果能否进一步深入探索的想法，开启了新的讨论方向。
  2. “🤔 那就是个有趣的问题，因为，再次强调，将一个8B通用模型与一组7 - 8B特定任务微调模型进行比较似乎并不公平。”
    • 亮点：指出模型比较中可能存在不公平的情况，引发对模型比较合理性的思考。
  3. “👀 You really should talk to professionals in the industry before writing a paper like this.”
    • 亮点：对原帖作者的研究提出建设性意见，即应与业内人士交流。
  4. “💡 oh please don’t name it that. we’ll never find it. name it something like ‘and’”
    • 亮点：对原帖研究成果的命名提出建议，认为当前命名不利于查找相关内容。
  5. “😂 This is great to see!”
    • 亮点：表达对原帖内容积极的态度，简单直接地体现了正面情感。

情感分析

总体情感倾向是混合的，既有积极的认可、感激，也有质疑和否定。主要分歧点在于原帖成果的创新性、模型合并操作、小型专门化模型价值等方面。可能的原因是评论者们来自不同的背景，有不同的研究和实践经验，对原帖成果从不同角度进行审视。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索模型的新兴能力，如合并单独微调后的模型集合并训练看是否会产生新兴能力；个体制作的微调模型与大公司制作模型的竞争能力。
  • 潜在影响：如果关于小型专门化模型价值的讨论深入，可能会影响相关企业或研究人员在模型构建和应用方面的决策；对模型新兴能力的探索可能推动机器学习领域的进一步发展。

详细内容：

标题：关于 MoDEM 模型在 Reddit 上的热门讨论

最近，Reddit 上一篇关于“MoDEM: Mixture of Domain Expert Models”的帖子引起了广泛关注。该帖子分享了一篇研究论文，展示了在特定领域微调模型之间进行路由可以显著优于通用模型的研究成果，并引发了激烈的讨论。截至目前，帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论主要集中在以下几个方面： 有人认为可以对模型进行更深度的细分，比如针对不同编程语言训练超聚焦的小模型，也有人指出目前这样的细分模型还比较少，且存在一些技术难题，比如 VRAM 消耗快、路由复杂等。 有用户分享了自己在这方面的尝试经历，如尝试了多种模型进行路由，但结果并不尽如人意，同时还提到了不同模型在不同任务中的表现。 也有人对这种方法提出质疑，认为这并非全新的发现，在行业中早已存在类似架构，而且论文还忽略了一些重要组件。但也有观点认为，虽然路由技术不新鲜，但其所取得的性能成果具有一定价值。

比如，有人分享道：“这是我最近一直在尝试的，添加第二层或第三层路由到更深入的主题。目前，Wilmer 仅将提示路由到域级别，但如果一个模型擅长编码，那么针对特定语言如 C# 或 SQL 的模型呢？第二层路由可能会在每个级别提供更好的专家。但我遇到了几个问题，首先 VRAM 很快就用完了，其次现在没有很多这样的精细模型，而且路由太多会变得很麻烦。”

讨论中的共识在于，通过利用特定领域的模型，可以获得更优的推理成本与性能比率。但对于这种方法是否真的具有创新性以及能否广泛应用，各方观点仍存在分歧。

此次讨论让我们对 MoDEM 模型有了更全面的认识，也引发了对模型优化和创新方向的深入思考。未来，我们期待看到更多关于这一领域的研究和实践成果。