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讨论总结

这个讨论主要围绕Hugging Face研究人员让3b Llama在使用搜索时超越70b这一成果展开。其中涉及到很多对研究方法的疑惑，例如模型不公布、成果缺乏图表展示、某些方法不能用于其他领域的原因等。在技术方面，讨论了模型的验证、替代方案、模型协同、微调、比较、推理监督等内容。也有从不同专业角度对模型适用性的思考，以及对小模型性能、可用性、资源消耗等方面的探讨，整体氛围充满了对这一成果的好奇与探索。

主要观点

  1. 👍 对Hugging Face研究人员不公布模型表示疑惑。
    • 支持理由：不公布模型使得其说法无法直接验证或测试。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 使用多种llm协同工作的方式有较好的效果。
    • 正方观点：有人用这种方式取得了比大型模型更好的结果。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 小模型因知识储备不足可能无法真正可用。
    • 解释：小模型即便能推理，但知识储备有限，不过在特定任务中若有资源消耗等优势也可视为一种超越。
  4. 💡 仅针对数学训练LLM可能有助于在相关测试中达到目标。
    • 解释：在特定领域进行微调通常会提升模型在该领域的性能。
  5. 💡 对研究成果所使用的奖励模型提出疑问有助于深入探究研究成果达成的机制。
    • 解释：了解奖励模型有助于理解研究成果背后的技术细节。

金句与有趣评论

  1. “😂 I dont understand why not publish the Diverse Verifier Tree Search model they used.”
    • 亮点：直接表达对Hugging Face研究人员不公布模型的疑惑。
  2. “🤔 I am using a general llm to route queries to the most suited llm and generate response based on the context generated by an wikipedia RAG model that gave me better results than big models.”
    • 亮点：分享了一种取得比大型模型更好结果的方法。
  3. “👀 ‘usable’ is pretty vague. There are some tasks where the knowledge is already in the prompt and small models can work just fine, like summarisation, function calling, text correction.”
    • 亮点：对小模型“可用”概念进行了新的解读。
  4. “😂 If I were to train my LLM on maths and nothing else would that help reach my goals. Of beating this test?”
    • 亮点：提出了一个关于LLM训练的有趣设想。
  5. “🤔 And in those specific tasks it’s a huge win. It’s not a claim to being the greatest thing since sliced bread, it’s that they managed to get a consistent scenario in which a tiny model could perform that much better, even if it took 64 tries to get there.”
    • 亮点：正确看待小模型在特定任务中的胜利。

情感分析

总体情感倾向为好奇与探索。主要分歧点在于对小模型性能的看法，部分人认为小模型即便在特定任务中胜过70B模型也是一种误导，而另一部分人则认为在特定任务中小模型获胜是一种巨大优势。可能的原因是对模型性能评估的标准不同，有些人注重模型的通用性，而有些人则看重在特定任务中的资源消耗等优势。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在不同专业领域（如生物学）的适用性可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这种小模型超越大模型的成果能广泛应用，可能会改变人们对模型大小与性能关系的认知，影响模型在不同领域的应用策略。

详细内容：

标题：Hugging Face 研究人员用 30 亿参数模型超越 70 亿参数模型引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一则关于“Hugging Face 研究人员成功让 30 亿参数的 Llama 模型超越 70 亿参数模型”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要围绕研究中使用的未公开的 Diverse Verifier Tree Search 模型展开讨论，探讨了模型的可复现性、替代方案、在不同领域的应用可能性等问题。

讨论焦点与观点分析： 有人表示不理解为何不公开所使用的 Diverse Verifier Tree Search 模型，认为这使得其声称的成果难以直接验证和测试，猜测可以用 MCTS 来替代。也有人分享说已移植并发布了相关算法，并表示在实践中测试了多种 MCTS 变体，效果不佳。还有人提出是否考虑基于最佳树搜索结果的输出来训练模型。

有人认为未公开的是搜索算法而非奖励模型，整个实验应可通过其代码库复现。有人分享了自己训练路由器 LoRA 的经历，包括如何分类问题、选择合适的 LoRA 模型等，并提到了训练过程中的一些细节和所使用的硬件设备。

有人认为在不久的将来，让多个专门的 LLM 协同工作是发展方向；也有人持相反观点，认为当 LLM 足够强大时，需要一个路由器 LLM 来处理所有查询。

有人好奇如何在资源有限的情况下快速原型化并利用这一基准，还有人对模型在不同领域的应用、所需的计算资源、生成答案的正确性验证等提出了疑问。

总之，讨论中既有对研究成果的肯定，也有对其局限性和可扩展性的思考，观点丰富多样。