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大家好，我们经常听到语言模型领域的巨头模型，但我对那些默默令人惊艳的小型模型感到好奇。对于我们这些没有大型服务器集群可用的人来说，这些小型的强大模型才是关键。我特别感兴趣的是，在以下规模范围内，你发现哪些模型出奇地有效：*7 - 14B：对于许多有不错游戏设备的人来说是理想规模。在这个范围内哪些模型让你印象深刻？*1 - 3B：当你需要一个无需专用GPU就能运行的精简模型时。有没有你特别青睐的超值模型？除了列出模型名称之外，我还想听听你为什么在每个规模下青睐某个特定的模型。它有哪些突出的能力，在实际中你用它来做什么？就我个人而言，我自己也探索了一些模型，并注意到了一些有趣的优势：Llama 3.1 8B在通用知识方面似乎是一个全面的模型，而Qwen2.5模型（7B和14B）在编码任务上相当有帮助。Gemma 2 9B的翻译能力也引起了我的注意。而且说实话，Llama 3.2 3B所包含的知识相对于它的规模来说真的令人印象深刻。

讨论总结

原帖寻求7 - 14B和1 - 3B规模的小型语言模型推荐及其原因。评论者们积极响应，分享了各自在不同使用场景下对不同模型的偏好。部分评论者对特定模型（如Gemma系列）表达了高度认可，也有评论者针对不同任务类型（如逻辑推理、创意写作、编码、翻译等）推荐了相应的模型，同时也涉及到模型的量化、性能以及存在的问题（如过拟合和泛化能力不足）等方面的讨论。

主要观点

  1. 👍 不同任务难度和规模需要不同的模型来应对。
    • 支持理由：如针对简单/中等任务中的逻辑推理推荐Qwen 2.5 14B，创意或写作风格推荐Gemma 2 9B等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemma 2 2B是1到4B之间最好的模型。
    • 正方观点：如在检测文本中的功能矛盾方面表现出色。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen2.5 14B在7 - 14B规模中整体能力最强。
    • 解释：评论者在对比多种模型后得出该结论。
  4. 💡 14B模型对自身学习无用（针对特定评论者的使用场景）。
    • 解释：评论者表示自己在学习亚洲哲学和天主教神学时，14B模型对学习帮助不大。
  5. 💡 模型评价取决于个人使用场景。
    • 解释：不同人在不同任务和设备条件下对模型有不同评价。

金句与有趣评论

  1. “😂 对于简单/中等任务： - Qwen 2.5 14B如果任务需要逻辑推理 - Gemma 2 9B如果任务需要创意或写作风格”
    • 亮点：简洁明了地针对不同任务需求推荐不同模型。
  2. “🤔 Gemma models have been the best for me.”
    • 亮点：直接表达对Gemma模型的偏爱。
  3. “👀 这个翻译在这个权重和速度下相当令人印象深刻（7800xt上每秒50个标记且完全卸载显存时）。”
    • 亮点：通过具体数据展示模型在翻译时的表现。
  4. “😂 I prefer Gemma 2 2b over llama 3.1 70b.”
    • 亮点：对比不同模型表明自己的偏好。
  5. “🤔 这只是我自己的观点，你应该总是自己测试模型，并检查你更喜欢哪个模型的“风格”，因为这是非常难以/不可能客观评估的。”
    • 亮点：强调了个人测试模型的重要性。

情感分析

总体情感倾向积极，大家积极分享自己使用模型的经验和推荐。主要分歧点在于不同人对不同模型的评价，原因是各自的使用场景、任务需求以及对模型性能的侧重点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：原帖问题框架是否可应用于视觉模型领域的探讨。
  • 潜在影响：有助于小型语言模型的使用者在选择模型时更加有针对性，也可能促使开发者根据不同的使用场景优化模型。

详细内容：

标题：探索适用于现实应用的小型语言模型

在 Reddit 上，一则题为“Best Small LLMs for Real-World Use: Your Recommendations?”的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多关注，评论数众多，大家纷纷分享自己在不同规模小型语言模型使用中的经验和见解。

帖子主要探讨了在没有大规模服务器支持的情况下，哪些小型语言模型表现出色，并重点关注了 7 - 14B 和 1 - 3B 这两个规模区间的模型。发帖者还分享了自己对一些模型的初步探索，如 Llama 3.1 8B 在一般知识方面表现不错，Qwen2.5 模型在编码任务上很有帮助，Gemma 2 9B 的翻译能力出众，Llama 3.2 3B 虽规模小但知识量令人印象深刻。

讨论焦点与观点分析： 有人认为对于易中难度任务，Qwen 2.5 14B 在需要推理的任务中表现出色，Gemma 2 9B 在需要创意或写作风格的任务中表现良好；对于困难任务，Qwen 2.5 coder 32b 或 intruct 72b 更适合，qwq 则适用于批判性思维。还有人指出，对于大规模批量任务（超过 2000 个），可以先标记一些任务，然后对 Qwen 0.5b / 1.5b 进行完全微调，并使用微调后的模型。

有用户表示， Gemma 模型是自己的最爱，如 Gemma 2 2b 就优于 llama 3.1 70b，而有人则认为 Llama 3.2 3B 更好。还有人分享了自己在文本中检测功能矛盾的案例，不同模型给出了不同的回答。

有人觉得 Gemma 2 2B 是一个里程碑式的模型，也有人不同意这一观点。有人在测试中发现 Llama 3b 与某个量化方式搭配表现不佳。有人通过自己制作的应用使用 Llama 3.2 3B，发现它几乎能完成所有任务。还有人分享了使用不同模型进行翻译、工作流优化等方面的经验。

讨论中的共识在于，不同模型在不同的使用场景下各有优势，需要根据具体需求进行选择和测试。

总之，这次关于小型语言模型的讨论展示了大家在实际应用中的多样体验和思考，为更多人选择适合自己的模型提供了有价值的参考。