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我相信2025年将成为小型全能模型之年。我们已经拥有的有：Megrez - 3B - Omni（2024年底发布）、基于SigLip - 400M、Whisper - medium - 300M、ChatTTS - 200M和Qwen2.5 - 7B构建的[MiniCPM - o](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM - o - 2_6)。你们的看法是什么？

讨论总结

主题是关于2025年是否为小型全能模型之年的讨论。主要观点包括小型模型在今年因推理和测试时间计算可能变好、小型模型性能与磁盘限制有关、某些模型作为推理或全能模型的表现及测试方式、让大型语言模型理解图像需要训练等。整体氛围是大家在理性探讨相关技术和模型发展的话题。

主要观点

  1. 👍 小型模型今年会因推理和测试时间计算而变好。
    • 支持理由：未提及明确支持理由，但感觉上认为推理和测试时间计算有助于小型模型发展。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Transformer ^2论文中小模型性能超过大模型，新限制基于磁盘。
    • 正方观点：Transformer ^2论文提供了证据表明小模型性能超大型模型且新限制基于磁盘。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 从技术上讲任何模型可通过分层成为全能模型。
    • 解释：模型可以分层组合从而成为全能模型，有技术上的可行性。
  4. 💡 o1可能是磁盘密集型的。
    • 解释：根据Transformer ^2论文新限制基于磁盘等相关讨论推测得出。
  5. 💡 让LLM理解图像需要训练。
    • 解释：以QWen2.5为例说明大型语言模型理解图像需要训练。

金句与有趣评论

  1. “😂 lolwutdo：I have a feeling small models in general will become pretty good this year due to reasoning and test time compute”
    • 亮点：简单直接地表达对小型模型在今年发展趋势的看法。
  2. “🤔 Ok - Ship - 1443：Transformer ^2 paper just came out (very small models outperforming big ones). New limitations are only disk based, not RAM VRAM”
    • 亮点：提及新论文研究成果，指出小模型性能和磁盘限制的新情况。
  3. “👀 ServeAlone7622：Marco - o1 is decent as a reasoning model. I haven’t figured out how to put it through its paces as an Omni though.”
    • 亮点：对Marco - o1模型在推理和全能方面的性能给出自己的看法。

情感分析

总体情感倾向为中性。主要分歧点较少，可能是因为话题相对专业且大家处于理性探讨阶段，更多是在分享自己的知识和观点，没有强烈的对立情绪。

趋势与预测

  • 新兴话题：围绕特定模型如SenseVoice展开更多深入研究或者开发。
  • 潜在影响：对小型模型相关技术发展有推动作用，可能影响到未来模型在全能性方面的发展方向以及技术应用等。

详细内容：

《2025 会是小型全能模型的爆发之年吗？》

在 Reddit 上，一则题为“2025 will be the year of small omni models?”的帖子引起了众多网友的热烈讨论。该帖子提到，作者坚信 2025 年会是小型全能模型的年份，并列举了一些已有的模型，如Megrez-3B-Omni（于 2024 年底发布）、MiniCPM-o 等，还询问大家的看法。此帖获得了较高的关注度，引发了大量的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为今年由于推理和测试时间计算的发展，小型模型总体上会变得相当出色。例如，有人分享道：“[Transformer ^2 paper just came out (very small models outperforming big ones). New limitations are only disk based, not RAM VRAM]”。

还有人觉得存储速度，如 SSD 与 HDD 以及直接连接存储或 NAS 是否会产生影响，有人提出：“我想知道存储速度是否重要，比如 SSD 对比 HDD 以及直接连接存储，或者 NAS 是否可行。不管怎样，这都是令人兴奋的事情，还会有更多的设备要搭建，哈哈。”

关于模型的构建和应用，有人指出：“Marco - o1 作为推理模型还算不错。但我还没搞清楚如何将其作为全能模型来充分发挥作用。”“技术上任何模型都可以是全能的，这只是分层的问题。看看你列出的那些模型，它们是核心模型与其他模型的分层组合，就像某种合体的战神金刚。我相信你可以更换任何核心模型，得到类似的结果。”

也有人认为某些模型存在不足，比如“那是 OpenAI 的问题，它的 o - 1 不是全能模型。”

在这场讨论中，大家对于小型全能模型的发展既有期待，也存在一些疑问和不同的看法。但也有共识，即都认为这是一个令人兴奋且值得关注的领域。

总的来说，Reddit 上关于 2025 年是否会成为小型全能模型爆发之年的讨论丰富而多元，为我们展现了这个领域的发展动态和未来的可能性。