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讨论总结

这个Reddit讨论主要是关于cortex支持small - thinker - 3B模型的相关话题。讨论涵盖了模型的使用场景、性能表现、对开源AI发展的意义、相关的开源数据集，还包括对模型cortex概念的疑问以及对模型获取途径的询问等内容，参与者们积极分享观点，氛围较为积极向上且充满探索求知的态度。

主要观点

  1. 👍 small - thinker - 3B模型可在特定环境下作为初稿模型
    • 支持理由：kiselsa指出可在llama.cpp/exllamav2中作为qwq的初稿模型
    • 反对声音：无
  2. 🔥 机器人需要大量反复检查
    • 正方观点：NeonEonIon认为这个机器人存在这种情况
    • 反方观点：无
  3. 💡 存在用于微调推理的开源数据集
    • 支持理由：OrangeESP32x99提到如LONGCOT - Refine - 500k等数据集
    • 反对声音：无
  4. 🤔 3B模型推理能力对未来发展是好兆头
    • 支持理由：emreckartal认为其重新思考交互的过程不错
    • 反对声音：无
  5. 😎 cortex是Jan的后端，是Ollama的替代品，Jan是LM studio的替代品
    • 支持理由：vincentxuan给出的解释
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 This model can be used as draft model for qwq in llama.cpp/exllamav2 btw, it’s one of the intended use cases (30->70t/s).”
    • 亮点：明确指出模型的一种使用场景及其速度情况
  2. “🤔 Poor bot needs to check and recheck a bazillion times.”
    • 亮点：以一种夸张的方式表达机器人需要大量检查的观点
  3. “👀 Yes, it has no effect on the result, only throughput.”
    • 亮点：解答了推测性解码对结果影响的疑问
  4. “😎 [https://github.com/janhq/cortex.cpp]\n\nCortex is Jan’s backend, a Ollama alternative. Jan is a LM studio alternative.”
    • 亮点：对cortex概念进行解释
  5. “🤣 now ask it to "calculate 4095 + 4095 and write the result in hexadecimal"…and die waiting for the response.”
    • 亮点：调侃模型可能存在响应速度慢的问题

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，可能是因为这是一个相对专业领域的话题，大家更多是在分享知识和观点。部分积极情感源于对模型在未来发展中的潜力看好，以及对新技术应用的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型进行MMLU操作以及对模型响应速度的进一步探讨可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型表现良好，可能会推动开源AI领域的发展，为相关技术应用提供更多参考。

详细内容：

标题：关于 cortex 支持 small-thinker-3B 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“cortex 支持 small-thinker-3B，一个从小型推理模型 Qwen2.5-3b-Instruct 微调而来”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接[https://v.redd.it/h5pgzq6zdqae1/DASH_1080.mp4?source=fallback]，获得了众多点赞和评论。主要的讨论方向集中在该模型的性能、用途以及相关的数据集等方面。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这个模型可以作为 llama.cpp/exllamav2 中的草案模型，其预期用途之一是能达到每秒 30 到 70 次的处理速度。有人提出疑问，认为推测解码在结果方面应该是中立的。还有人表示，这个模型虽然有时会给出奇怪的答案，但观察其“重新思考”和处理不同交互的过程实际上非常好，对于未来的发展是一个好迹象。有人则认为从截图中展示的推理很糟糕，但肯定了其对于开源 AI 发展的推动作用。有人觉得很酷，也有人觉得很有趣。

关于数据集，有人询问是否有用于微调推理的开源数据集。有人回复称，该模型背后的团队（PowerInfer）在 hugging face 上有 LONGCOT - Refine - 500k 等数据集。还有人提供了特定数据集的链接[https://huggingface.co/datasets/amphora/QwQ - LongCoT - 130K]，并说明其是合成的。

有人表达了对 Llama 3.1 8b 或 Mistral Small 22b 等其他模型的兴趣。对于 cortex 是什么，有人给出解释[https://github.com/janhq/cortex.cpp]，称其是 Jan 的后端，是 Ollama 的替代品，Jan 则是 LM studio 的替代品，有人进一步说明它是一个将 llama.cpp 包装起来并添加了一些额外内容的 API 服务器，目前只支持 llama.cpp 这一种“引擎”类型。

讨论中的共识在于大家都对这个模型和相关技术表现出了浓厚的兴趣，不同的观点和见解丰富了讨论，让人们从多个角度去思考模型的优缺点和发展前景。

总之，这次关于 cortex 支持 small-thinker-3B 模型的讨论展示了大家对于新技术的热情和探索精神，也为相关领域的发展提供了多样的思路和方向。