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原帖介绍构建的小型（函数调用）LLM并集成于开源网关用于智能代理应用。评论者们围绕此展开多方面讨论，包括对模型的积极评价如赞赏其构建成果，也有对技术细节的关注如模型训练方式、数据集相关、模型能力等，还涉及到许可限制方面的话题，整体氛围是积极探索且充满求知欲的。

👍 之前弄丢项目链接未能尝试相关项目，此帖出现及时
- 支持理由：评论者分享自己经历，表示该帖出现很及时。
- 反对声音：无。
🔥 对模型的训练方式表示好奇，询问是从头训练还是微调
- 正方观点：想要深入了解模型构建方式以便更好地理解模型特性。
- 反方观点：无。
💡 认为模型处理函数调用工作应由与用户聊天的LLM完成
- 支持理由：认为LLM自身有选择正确参数所需知识。
- 反对声音：原作者解释了Arch - Function的操作逻辑，展示不同观点。
🤔 对原帖构建的小型LLM表示赞赏，但因许可问题不想尝试
- 正方观点：认可模型构建成果，但许可限制影响尝试意愿。
- 反方观点：无。
😎 希望原帖作者以简单方式解释其构建的LLM及相关集成内容
- 支持理由：想要更通俗易懂地理解模型和集成内容。
- 反对声音：无。

“😂 Great timing.”
- 亮点：简洁表达该帖出现时机恰到好处。
“🤔 Nice, I will try it out in a day or two, thanks for your effort and for the model 👍✨️”
- 亮点：表达尝试模型的意愿并对作者表示感谢。
“👀 Really awesome! 👏 "
- 亮点：直接表达对原帖构建的小型LLM的赞赏。
“😏 Is there any chance you will release the dataset, too?”
- 亮点：体现对获取数据集用于类似项目的渴望。
“🤨 This is really awesome.. this is going to be great for agents that do not rely heavily on function calling..”
- 亮点：肯定模型对特定代理的积极作用。

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于许可限制方面，部分人认为许可限制影响对模型的尝试意愿，而其他人未提及或不太关注这一点。可能的原因是不同评论者的使用场景和关注点不同，有些人更关注技术实现和功能，而有些人则考虑到使用模型的合法性和限制。

详细内容：

标题：小型功能强大的 LLM 引发 Reddit 热烈讨论

最近，Reddit 上一篇关于构建了一个小型但功能强大的 LLM 并将其集成在开源网关用于代理应用的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要讨论了这个 LLM 的构建细节、训练方式、应用场景、许可证问题等方面。引发的主要讨论方向包括模型的训练来源、功能特点、在不同场景中的表现以及潜在的使用限制。

本文将要探讨的核心问题是：这个 LLM 在实际应用中的效果究竟如何，以及它所面临的许可证等限制会对其发展产生怎样的影响。

在讨论中，有人询问是否从零开始训练模型，还是对已有模型进行了微调。有用户回答是对 Qwen 2.5 进行了指令微调。还有人表示会在一两天内试用，并对开发者的努力表示感谢。

有人对能否在 Ollama 上使用以及是否会撰写训练过程的文章表示关注，开发者给出了相关链接进行回应。

关于许可证问题，有人提出 Qwen 3b 的许可证具有一定限制，开发者表示虽然有一定限制，但 7B 和 1.5B 的版本限制较少，并且正在与 Qwen 方面沟通，看能否为这个衍生作品放宽许可证。

对于模型的训练数据，开发者表示使用了来自 Salesforce 的 XLAM，其中 7%的数据是为多轮和多种功能调用场景合成生成的，并由评估人员进行了标记。

有人对模型的使用场景不太理解，开发者进行了详细的解释和说明。

有人期待模型能支持 Ollama 以便进行测试，还有人询问能否释放数据集以便开展类似的工作。开发者表示会释放，并将发布新模型和更新数据。

有人对模型的“自我发现”能力提出疑问，开发者表示对于复杂的推理任务，模型表现一般，正在构建规划 LLM 以处理更复杂的场景。

有人对模型在多轮聊天中的功能调用方式提出问题，开发者给出了相关文档的链接进行解答。

讨论中的共识在于大家对这个 LLM 表现出了浓厚的兴趣，但对于其许可证和某些功能的表现存在一定的担忧。特别有见地的观点如对于模型在复杂任务中的处理能力的探讨，丰富了讨论的深度。

总之，这次关于 LLM 的讨论展现了大家对新技术的关注和期待，也反映了在实际应用中所面临的各种问题和挑战。

详细内容：#