原贴链接

大家好！这是我首次尝试微调一个小模型，增加推理能力。我以Llama 3.2 1B为基础模型，所以模型规模很小。查看地址：https://huggingface.co/ngxson/MiniThinky - v2 - 1B - Llama - 3.2，GGUF版本（可直接通过ollama运行）：https://huggingface.co/ngxson/MiniThinky - v2 - 1B - Llama - 3.2 - Q8_0 - GGUF

讨论总结

原帖作者分享自己首次尝试微调小型模型Llama 3.2 1B以添加推理能力制作出MiniThinky 1B模型，并给出模型相关链接。评论者们对这个模型反应不一，有原本怀疑尝试后感到惊讶的，有对作者工作表示认可和称赞的，也有提出各种疑问如模型优势、数据集收集方式、微调3B模型成本等的，还有在交流过程中产生关于是否尊重提问者的争议。总体氛围较为积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 对MiniThinky 1B模型的效果感到惊讶
    • 支持理由：原本怀疑基于小模型微调的效果，但尝试后发现效果不错
    • 反对声音：无
  2. 👍 认可原帖作者的工作
    • 支持理由：多位评论者称赞原帖作者的工作是不错的工作
    • 反对声音：无
  3. 🔥 认为未完全实现功能但有尝试也算成功
    • 正方观点：模型努力尝试回答问题就有价值
    • 反方观点：可能有人认为不能回答问题就不算成功
  4. 👀 对模型微调方式表示好奇
    • 解释：好奇作者是否真的微调而非只用lora，以及数据集收集方式等
  5. 💡 在交流中应尊重提问者
    • 解释：贬低提问者的回复会让人不敢提问

金句与有趣评论

  1. “😂 我尝试了这个模型，不得不说，我对你从这么小的模型中挤出的成果感到非常惊讶！”
    • 亮点：表达出对模型效果的意外和惊喜
  2. “🤔 它没有回答我的任何问题，但它努力尝试了，所以我认为它已经成功了！”
    • 亮点：体现出对新模型较为包容的态度
  3. “👀 Nice work OP!”
    • 亮点：简单直接地对原帖作者表示认可
  4. “😒 this - just_in: You should reflect on why you decided that belittling someone for a good faith question was the right way to respond.”
    • 亮点：指出不尊重提问者的错误
  5. “💡 Environmental - Metal9: Your answer is the reason why people are afraid to ask questions.”
    • 亮点：强调尊重提问的重要性

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者认可原帖作者的工作成果。主要分歧点在于交流过程中是否尊重提问者，可能是由于沟通理解的差异导致，一方认为某些回复有贬低提问者的意思，另一方则表示没有贬低只是询问更多信息。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型用于检索增强生成（RAG）的可能性。
  • 潜在影响：如果更多类似小型推理模型被开发，可能会对人工智能领域的小型化、定制化发展产生推动作用。

详细内容：

《关于 MiniThinky 1B 推理模型的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个关于“MiniThinky 1B - My first trial to make a reasoning model”的热门帖子引起了大家的关注。这个帖子是作者首次尝试微调一个小型模型并为其添加推理能力的成果分享。作者以 Llama 3.2 1B 作为基础模型，模型规模较小，并提供了相关链接：https://huggingface.co/ngxson/MiniThinky-v2-1B-Llama-3.2 以及 GGUF 版本：https://huggingface.co/ngxson/MiniThinky-v2-1B-Llama-3.2-Q8\_0-GGUF 。此帖获得了众多评论和点赞，引发了广泛而热烈的讨论。

讨论焦点与观点分析：

有人尝试了这个模型后，感到十分惊讶，原本持怀疑态度，但现在对这么小的模型能有这样的表现赞不绝口。有人好奇作者是否真正对模型进行了微调，而非只是 lora，以及这种方式微调 3B 模型的成本。

有人认为虽然模型没有回答自己的问题，但努力尝试了，这就是成功。也有人称赞作者工作出色，并希望分享更多关于微调过程的细节。

对于模型的用途，有人提出疑问，比如对于新手来说，这个推理模型能否用于 RAG，还是有更特定的使用场景。有人回应称任何 AI 都可用于 RAG，只是效果不同，这个模型被设计用于思考和回答问题，没有理由不能将 RAG 融入该过程。但也有人指出回答问题的方式可能存在不尊重他人的情况，应该以更友善和尊重的方式回应。

还有人对作者表示赞赏，认为在模型中放入 CoT 数据集很棒，希望分享更多步骤和灵感。也有人询问作者是如何收集数据集的，以及这个模型擅长的方面。

总之，大家对这个模型的表现、微调过程、用途等方面展开了充分的讨论，既有肯定和赞扬，也有疑问和思考，展示了大家对新技术探索的热情和严谨。