原贴链接

无实质内容可翻译（仅为一个图片链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/images/gw79ikap6mae1.png!/format/webp）

讨论总结

该讨论围绕本地大型语言模型（LLM）首次得到引用这一事件展开。原帖还包含图片连接错误的情况。评论者们提出了诸多观点，包括引用可能错误、模型表现不佳可能与数据集有关、对测试的本地模型好奇、结果可能偏离提问等，整体氛围包含疑惑、积极、否定等多种态度。

主要观点

  1. 👍 可能是引用错误导致本地LLM之前的表现。
    • 支持理由：有评论者认为书写引用错误可能是原因。
    • 反对声音：无明确反对。
  2. 🔥 认为不是模型而是数据集的问题。
    • 正方观点：列举不同模型对问题的回答来支撑。
    • 反方观点：无明确反对。
  3. 💡 结果可能不是针对提问的答案而是其他概念性的答案。
    • 解释：提到得到的答案像是生命、宇宙和万物的答案而非针对LLM提问的答案。
  4. 💡 70B llama 3.3的结果令人惊讶地好。
    • 解释：看到70B llama 3.3的结果后发出此感叹。
  5. 💡 对事物进入训练数据表示喜爱。
    • 解释：直接表达积极态度。

金句与有趣评论

  1. “😂 Probably because you’ve been writing the quote incorrectly”
    • 亮点：最早提出引用错误这一可能的原因。
  2. “🤔 Not that they couldn’t. They went for the logical literal answer to my question. I don’t think it’s the model, probably the dataset.”
    • 亮点：对模型表现不佳提出数据集的可能原因。
  3. “👀 Isn’t that the answer to life the universe and everything and not the answer to what you asked the llm.”
    • 亮点：指出结果可能与提问无关。
  4. “😂 So long, and thanks for all the fish!”
    • 亮点：以诙谐方式表达对某事物进入训练数据的喜爱。
  5. “😉 Proud parent moment, right there. 🥲.”
    • 亮点：以独特的类比表达对原帖内容的肯定。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，包含积极（如对事物进入训练数据的喜爱、对原帖的肯定）、疑惑（如对模型的好奇、对结果偏离的疑惑）、否定（如认为原帖答案不佳、原帖模型得到引用是写法错误）。主要分歧点在于对本地LLM表现不佳的原因判断，可能是因为不同评论者的知识背景和使用经验不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同LLM模型的能力对比可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对本地LLM的优化和改进方向可能会有影响，例如在数据集优化方面。

详细内容：

《关于本地 LLM 模型的热门讨论》

近日，Reddit 上一则有关本地 LLM 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子称这是第一次本地 LLM 模型未能正确获取引用，获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发了热烈的讨论，主要观点包括：有人认为可能是提问者引用书写有误；有人对结果感到惊讶，质疑测试的本地模型种类；还有人认为不是模型不能回答，而是数据集的问题。此外，有人分享使用不同模型的经历，如有人称 70B+的模型表现出色，而有人表示自己的 3090 显卡无法运行 70B 模型。

有用户分享道：“作为一名长期关注模型的研究者，我尝试过多种模型。在过去的几个月里，我发现一些微调后的 llama2 模型能够正确处理这类问题。”

同时，也有用户提供了相关的链接：https://getfluid.app 。

讨论中的争议点在于，到底是模型本身的能力问题，还是引用的书写、数据集等外部因素的影响。而共识在于大家都认为这个问题值得深入探讨，并且不同的模型表现确实存在差异。

特别有见地的观点是，有用户提出对好模型的评判标准，应该是能够忽略引用错误，给出更具内涵和细微差别的回答。

总之，关于本地 LLM 模型能否正确处理引用的讨论仍在继续，相信未来会有更深入的研究和更准确的结论。