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我真的很想喜欢这个模型系列，包括新发布的phi 4。它是基于合成数据和学术教科书训练的，理论上听起来很棒。但在实践中，当涉及到现实世界的应用时，它们似乎都有所欠缺。首先，没有函数调用（至少在当前的Ollama版本中）。phi模型让我想起班上那个总是在考试中表现出色，但在那种结构化环境之外的任何事情上都很吃力的聪明孩子。理论上，它很出色。在现实中，它就是不够好。想知道是否其他人也有同样的经历或者有不同的看法。是只有我这样，还是这类模型的一个反复出现的问题？

讨论总结

主题围绕Phi家族模型展开，原帖质疑Phi家族模型在实际应用中的表现，评论者们从不同角度发表看法，包括Phi家族模型对本地Llama用户用例的效果、在单轮推理和多模型工作流中的表现、与其他模型在RAG方面的比较、是否存在幻觉问题以及创意头脑风暴中的性价比等。

主要观点

  1. 👍 Phi家族模型对多数本地Llama用户用例效果差
    • 支持理由：未针对多轮交互调整，模型小无百科知识，不适合家庭用例微调
    • 反对声音：无
  2. 🔥 granite模型在RAG方面比PHI4模型幻觉更少
    • 正方观点：KittyPigeon测试发现granite幻觉少
    • 反方观点：无
  3. 💡 Phi 2和3是性价比高的创意头脑风暴模型
    • 理由：评论者自身经验得出

金句与有趣评论

  1. “😂 The Phi family is going to be awful for 90%+ of Local Llama user’s use cases - it wasn’t tuned for multi - turn interactions (chats), it is too small to have an encyclopedic knowledge of things, and it doesn’t take well to fine tuning for chat, role play, or other home use cases.”
    • 亮点：详细阐述了Phi家族模型对本地Llama用户用例效果差的原因。
  2. “🤔 For RAG I found granite model to be better than PHI4 in terms of fewer hallucinations.”
    • 亮点：直接比较两个模型在RAG方面的表现。
  3. “👀 Strangely I found Phi 2 and 3 to be some of the best, bang for your buck creative brainstorming models.”
    • 亮点：从创意头脑风暴角度给出Phi 2和3的正面评价。

情感分析

总体情感倾向比较理性中立。主要分歧点在于对Phi家族模型的评价，原帖及部分评论者认为Phi家族模型在实际应用中表现不佳，而有的评论者从创意头脑风暴等角度给出正面评价。原因是大家从不同的应用场景和需求出发看待模型的表现。

趋势与预测

  • 新兴话题：Phi 2和3在GGUF方面是否比其他模型表现更好有待进一步探讨。
  • 潜在影响：对模型开发者来说，有助于改进Phi家族模型的不足；对用户来说，可以更好地根据自身需求选择合适的模型。

详细内容：

标题：《Phi 家族模型：考试出色但实际应用欠佳？》

在 Reddit 上，有一个关于 Phi 家族模型的热门讨论，吸引了众多网友的关注。原帖指出，尽管 Phi 家族模型，包括新发布的 Phi 4，在理论上基于合成数据和学术教科书的训练听起来很棒，但在实际应用中却表现不佳。比如，至少在当前的 Ollama 版本中，没有函数调用。原帖作者将 Phi 模型比作班级里只会考试但在结构化环境之外就表现挣扎的聪明孩子，在理论上出色，现实中却不尽人意。并好奇是否有人有相同经历或看法不同。

讨论焦点主要集中在对 Phi 家族模型的性能评价和应用场景的探讨上。有人表示自己在工作中使用 Phi 家族模型，认为需要深入理解其能力和弱点，比如它在有提供上下文的单轮推理方面表现出色，但在多轮交互和遵循详细指令方面存在不足。还有人提到在 RAG 中，发现 Granite 模型在减少幻觉方面比 Phi 4 更好。也有人认为 Granite 模型被低估了。

有用户分享称，自己尝试了 3b moe 和 8B dense ，但在大多数测试中都失败了，而 Llama 3B 却能通过这些测试。还有用户表示 Phi 2 和 3 在创意头脑风暴方面表现不错。

争议点在于对 Phi 家族模型在不同应用场景中的表现评价不一。比如在遵循详细指令方面，有人认为存在不足，而有人对“指令遵循”的定义有不同理解。

讨论中的共识在于大家都在认真探讨 Phi 家族模型的优缺点，并试图找到其最适合的应用场景。特别有见地的观点如深入理解模型的能力和弱点才能更好地应用，丰富了讨论。

总的来说，关于 Phi 家族模型的讨论反映了大家对其性能的关注和思考，也为进一步的研究和应用提供了有价值的参考。