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是否有人能根据o3模型的扩展规律，对8B模型在性能上如何扩展有合理推测？例如如果我们愿意让它运行12小时或3天的话。

讨论总结

这是一个关于8b编码模型在长时间推理（如12小时或3天）下性能表现的讨论。一些人看好8b模型性能潜力，提及相关研究成果、并行化工作等；也有人持怀疑态度，指出其在精度要求高任务中的不足。同时还涉及不同大小模型（15 - 30B等）在编码任务中的比较，以及在实际编码场景下对长时间运行的不同看法，还有模型运行中的其他相关问题如内存、稳定性、调试等。

主要观点

  1. 👍 Google DeepMind发布了相关论文
    • 支持理由：有评论者给出了论文链接作为证据。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 8b模型能超越14倍大小的模型很有前景
    • 正方观点：有人认为在考虑到大型封闭模型未针对特定任务微调时，这种超越很有意义。
    • 反方观点：有评论者对8b模型性能提升持怀疑态度。
  3. 💡 现有的8B模型因训练信息过于多样难以做到长时间推理任务
    • 解释：该观点认为现有的8B模型训练数据多样影响其长时间推理能力。
  4. 💡 15 - 30B模型采用特定技术和足够计算能力进行多次展开能有更好结果
    • 解释：从技术和计算能力方面阐述15 - 30B模型的优势。
  5. 💡 对于编码任务是否需要长时间运行的响应存在不同看法
    • 解释：不同编码经验、不同需求的人有不同态度。

金句与有趣评论

  1. “😂 Google DeepMind published a paper on this https://arxiv.org/abs/2408.03314?utm_source=chatgpt.com"
    • 亮点：提供了与主题相关的重要论文来源。
  2. “🤔 你不需要12小时来做编码任务。”
    • 亮点：简洁地表达对长时间运行编码任务的否定态度。
  3. “👀 It’s fine for things that don’t require precision. A report sure, code not at all you still need to have a human to augment.”
    • 亮点：指出模型在不同精度要求任务中的适用性。

情感分析

总体情感倾向比较多元。一部分人对8b模型性能提升抱有积极期待，他们关注到相关研究成果和模型的潜力；另一部分人则持怀疑或否定态度，他们主要考虑到模型运行中的问题（如失控输出、精度不足等）以及在实际编码任务中的适用性。主要分歧点在于8b模型在长时间推理下是否能有效提升性能，以及在不同类型编码任务中的价值。原因是不同人对模型的期望、使用场景、对模型现状的理解有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：寻找除延长推理时间之外提升模型性能的方法可能成为新的讨论点。
  • 潜在影响：如果能找到更好的提升模型性能的方法，可能会对相关模型在编码任务等中的应用产生积极影响，改变人们对模型性能提升的策略认知。

详细内容：

标题：关于长时间运行 PC 进行编码模型推理的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于让 PC 长时间运行以进行编码模型推理的热门话题引发了广泛关注。原帖提出了一个疑问：如果愿意让 8b 编码模型运行 12 小时甚至 3 天进行推理，其性能会如何提升？此帖获得了众多的点赞和大量的评论，大家主要围绕着模型性能提升的可能性、实际应用中的需求以及潜在的问题展开了激烈的讨论。

在讨论中，有人提到谷歌 DeepMind 发表的相关论文https://arxiv.org/abs/2408.03314?utm_source=chatgpt.com，认为能够超越 14 倍大小的模型听起来很有前景。有人觉得开放源代码社区可以集中计算资源来进行干扰，就像某种类似种子下载的系统。但也有人提出疑问，测试时间的计算更多是推理软件的问题，而不是模型本身，这取决于对框架的编程而非模型的预训练。

有人表示不需要 12 小时来完成编码任务，因为当前的 8B 模型由于训练信息过于多样化可能无法胜任。但也有人认为 15 - 30B 的模型使用 CoT 和 MCTS 技术，在精心设计的提示和足够的计算下，能够提供更好的结果。比如，可以尝试使用optillm。

还有人认为，如果是为了实现复杂的功能，可以让一个或多个 LLM 整夜工作来将其分解为任务，白天进行审查和修改。但也有人反驳，认为这种方式存在“巨大 PR 来自初级开发人员”和“没有人类参与的巨大 PR”等问题。有人提出可以让 LLM 生成单元测试并在夜间运行，然后进行重构。也有人认为在实际工作中，更需要高质量的快速响应，而在家中如果没有紧急任务或截止日期，愿意接受让计算机整夜运行。

总的来说，关于是否需要让模型长时间运行以提升性能以及如何在实际应用中平衡效率和质量等问题，大家各抒己见，尚未达成共识。但这些讨论为未来的编码模型发展和应用提供了丰富的思考方向。