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讨论总结

这个讨论围绕着SmolChat这个安卓应用展开。SmolChat能够在本地设备上运行GGUF格式的SLM/LLM，提供聊天界面交互且保护隐私。大家在讨论中提到了类似应用开发，如ChatterUI；比较了不同应用（SmolChat、PocketPal、ChatterUI）的速度、功能等；也针对SmolChat提出了如做成SDK、增加功能（RAG）、优化上下文长度等建议，整体氛围积极友好。

主要观点

  1. 👍 SmolChat是一款安卓应用，支持下载特定格式模型并交互
    • 支持理由：原帖介绍了SmolChat的功能，包括可下载GGUF格式模型并交互。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 开发类似应用并发现对方未针对安卓架构编译浪费性能
    • 正方观点：评论者 —-Val—- 提到自己开发类似应用且发现问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 希望SmolChat能做成可构建自定义视图的.aar（SDK）
    • 解释：评论者认为这样能更好地扩展项目功能。
  4. 👍 SmolChat是很棒的工作成果
    • 支持理由：多位评论者表示认可该项目。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 将SmolChat与Android - Doc - QA集成用于RAG是未来规划
    • 解释：项目相关人员回复评论者的好奇提问。

金句与有趣评论

  1. “😂 SmolChat is an open - source Android app which allows users to download any SLM/LLM available in the GGUF format and interact with them via a chat interface.”
    • 亮点：简洁明了地概括了SmolChat的主要功能。
  2. “🤔 我查看了CMakelist，发现你没有针对特定的安卓架构进行编译。这浪费了很多性能，因为有针对ARM系统芯片优化的内核。”
    • 亮点：从技术角度指出SmolChat可能存在的性能优化问题。
  3. “👀 ChatterUI是比PocketPal更快的应用，但ARM在我的手机上速度较慢。”
    • 亮点：给出了两个应用速度比较的结果。
  4. “😂 Currently, the JNI bindings are contained with the SmolLM class present in the smollm Gradle module in the project.”
    • 亮点：涉及到项目技术实现方面的信息。
  5. “🤔 It would be nice if there was an indication that changing the system prompt did something.”
    • 亮点：提出了SmolChat在用户体验方面可改进之处。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，其中一个小的分歧可能是对于应用性能优化方面（如安卓架构编译），不过这也是以建设性的方式提出的。积极的原因在于大部分评论者认可SmolChat这个项目，并且大家都在以理性的态度探讨如何让这个项目更好，例如从功能扩展、用户体验优化等方面提出建议。

趋势与预测

  • 新兴话题：SmolChat与其他项目（如Android - Doc - QA）的集成以及在小文档集上执行RAG功能。
  • 潜在影响：如果SmolChat不断改进和拓展功能，可能会吸引更多用户在安卓设备上本地运行模型，推动本地模型运行应用的发展，也可能促使其他类似应用进行功能改进和优化。

详细内容：

标题：关于 SmolChat 在 Android 设备上运行本地 GGUF SLMs/LLMs 的热门讨论

最近，Reddit 上一个关于“Introducing SmolChat: Running any GGUF SLMs/LLMs locally, on-device in Android (like an offline, miniature, open-source ChatGPT)”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了一段视频链接：https://v.redd.it/nos1ft10fm4e1/DASH_1080.mp4?source=fallback ，获得了众多点赞和评论。

讨论的主要方向集中在 SmolChat 的可行性、性能表现、与其他类似应用的比较等方面。

核心问题和争议点在于 SmolChat 在不同设备上的优化程度以及与同类应用的优劣差异。

在讨论焦点与观点分析中，有人指出这个应用的 Vulkan 实现并非针对安卓优化，在很多操作上会崩溃，特别是在 Adreno 设备上，即便排除问题函数，速度仍慢于 CPU。有人提到该应用基于 llama.cpp，缺乏设备特定的 NPU 支持。

也有人分享了使用体验，比如 fatihmtlm 表示使用了一段时间，应用速度快但 UI 起初看起来较难。还有人进行了性能测试和比较，比如 Mandelaa 测试了不同版本的 GGUF 模型，发现 ChatterUI 比 PocketPal 响应速度快很多。

有人认为应该尝试 arm 优化的 Q4 模型，也有人认为 ARM 优化并非适用于所有手机。有人对应用的特定架构优化提出了建议和疑问，开发者 shubham0204_dev 表示会重视并优先处理。

总的来说，讨论中既有对 SmolChat 性能的担忧和质疑，也有对其表现的肯定和期待。大家在交流中不断探索如何优化这款应用，以提供更好的用户体验。