找不到任何一个可以在8GB显存下合理运行且比gemma - 2 - 9b - it - SimPO更好的大语言模型。我已经尝试了很多新的模型,结果总是一样。我希望有人能模仿这种模式(拜托别再模仿GPT那种风格了,真的够了),然后在80到100亿参数范围内做出更好的模型,能在最普通(实际上是便宜的)GPU上本地运行。或者也许我们需要gemma3。
讨论总结
原帖作者表示找不到在8GB显存下运行良好且比gemma - 2 - 9b更好的大型语言模型(LLM),希望有人能做出类似且可在普通GPU上本地运行的模型或者推出gemma3。评论者们积极回应,有的推荐了其他模型,如Qwen 2.5、Llama 3.1、LG 7.8b、Qwen2.5 14B Q4等;有的分享了自己对Gemma模型的喜爱或不满;有的针对原帖情况给出建议,如查看特定排行榜等;还有的对小模型是否达到瓶颈展开讨论,整体氛围比较积极,充满交流。
主要观点
- 👍 对Gemma 3充满期待
- 支持理由:Gemma 2回复自然且有人性化特征,就其规模而言表现不错
- 反对声音:无
- 🔥 可查看同范围(9B)的Qwen 2.5和Llama 3.1
- 正方观点:原帖作者找不到合适的LLM,这两个模型可作为参考
- 反方观点:无
- 💡 应避免SimPO等PPO模型
- 支持理由:PPO模型朝着“讨喜”而非优质输出调整
- 反对声音:无
- 👍 推荐https://huggingface.co/inflatebot/MN - 12B - Mag - Mell - R1模型
- 支持理由:该模型可在8GB GPU上以特定参数运行
- 反对声音:无
- 🔥 小模型(7b - 9b)目前已进入瓶颈期,彼此之间表现大致相同
- 正方观点:感觉现在这些模型都大致相同,不像之前Mistral 0.1 7b发布时带来的震撼
- 反方观点:现在谈小模型的瓶颈为时尚早,每天都有新的优化
金句与有趣评论
- “😂 我对Gemma 3抱有很大期望。”
- 亮点:直接表达对Gemma 3的期待
- “🤔 我真的很喜欢Gemma模型的智能和语气,但它们的上下文处理能力真的让我难以忍受。”
- 亮点:指出Gemma模型的优点和缺点
- “👀 Granted it’s 9B, you can check all the recent LLMs in the same range.”
- 亮点:为原帖作者提供模型查找的方向
- “💡 I’d avoid SimPO and other PPO models, tbh, they are just tuned more towards "likeable" output, not necessarily a good one.”
- 亮点:给出对PPO模型的独特看法
- “😎 [mpasila:https://huggingface.co/inflatebot/MN - 12B - Mag - Mell - R1 is pretty good imo and you can run it on 8gb GPU at around IQ4_XS at 8k context just fine (well barely).]”
- 亮点:推荐可在8GB GPU运行的模型并给出运行参数
情感分析
总体情感倾向为积极。主要分歧点在于小模型是否达到瓶颈期,支持小模型达到瓶颈期的一方认为现在小模型之间表现大致相同,而反方则认为现在谈瓶颈还为时尚早,每天都有新的优化,可能的原因是双方对模型发展的观察角度和期望不同。
趋势与预测
- 新兴话题:小模型是否还有很大的发展空间以及硬件发展对模型提升的影响。
- 潜在影响:如果小模型确实达到瓶颈,那么研发方向可能会更多地倾向于大模型;硬件发展若有突破,可能会带动模型的进一步提升。
详细内容:
标题:关于寻找更优 LLM 的热门讨论
在 Reddit 上,一篇题为“我找不到任何比 gemma-2-9b-it-SimPO 更好的 LLM”的帖子引发了广泛关注,获得了众多点赞和大量评论。原帖作者表示尝试了很多新的语言模型(LLM),但最终还是觉得 gemma-2-9b-it-SimPO 表现不错,同时希望能有人开发出参数在 8 到 10 亿左右、能在普通 GPU 上运行的更优 LLM,或者期待 gemma3 的出现。
这场讨论的焦点集中在对各种 LLM 模型的评价和比较上。有人认为 Gemma 3 很有希望,其回复颇具“人性”且自然;也有人表示应避开 SimPO 和其他 PPO 模型,因其更倾向于“讨人喜欢”的输出而非优质输出。还有人分享个人尝试的经历,比如亲自尝试 SPPO 和 SimPO 微调后,只有 SPPO 接近 Gemma2 的原始性能,甚至有时原始指令的表现还要更好一点。
在讨论中,有人提到 12 VRAM 的情况,认为 Qwen 14B 在低语境下表现不错,Viruoso Small 也是个不错的选择。还有人推荐了 MN-12B-Mag-Mell-R1,称其在 8GB GPU 上运行良好。也有人对 Gemma 模型的智能和语气表示欣赏,但对其上下文处理不太满意。
关于小型 LLM 模型是否已经达到瓶颈,观点不一。有人觉得像 7b - 9b 这样的小模型已经趋于同质化,没有太大进步空间,比如上次被惊艳还是因为 Nemotron 70b 这样的大型模型;但也有人认为仍有很大的改进空间,每天都有新的优化,现在说达到瓶颈还为时尚早。
在硬件方面,有人期待硬件行业能有重大突破,大幅提升计算能力,也有人认为除非有公司挑战英伟达的垄断并推出低成本、高 VRAM 的专用 AI 加速卡,否则进展可能会比较缓慢。有人提到英特尔 Arc 能否在 GPU 市场占据一席之地,以及 VRAM 生产的成本效益等问题。
这场讨论充分展现了大家对 LLM 模型和硬件发展的关注和思考,也让我们看到了不同观点的碰撞和交流。但究竟哪种观点更接近未来的发展趋势,还需要时间和实践来检验。
感谢您的耐心阅读!来选个表情,或者留个评论吧!