原贴链接

目前我看到的所有推测都表明，OpenAI的O系列推理模型仍然使用相对大型且训练成本高昂的基础模型。鉴于OpenAI拥有的计算资源，这可能不太会改变。不过，对于那些希望在本地训练和使用模型的人来说，也许可以用一个非常小的约8B的开源模型来扩展相同的概念，这个模型几乎可以在任何消费级GPU上轻松训练或运行。也许为了获得良好性能所需的测试时间计算量/推理轨迹长度可能会非常大，但仍然有可能实现。由于基础模型对GPU内存的要求较低，即使运行速度相对较慢，搭建运行环境也可能很容易。这种方法能扩展到什么程度呢？可以使用1B的基础模型吗？显然，存在一个可能会失效的点，但我不知道这个点在哪里。不管怎样，有人知道探索过这个想法的开源项目吗？假设这是可行的，主要的利弊会有哪些呢？

讨论总结

原帖提出利用小型开源模型（约8B）进行本地推理/训练的可能性，对这种方法能达到的程度进行提问并寻求相关开源项目。评论者们从不同角度进行讨论，包括小型模型的上下文学习机制、推理能力、工作原理、不同规模下的性能、泛化能力等，还涉及到对特定模型（如Llama 4）的期待以及对某些项目（如Small thinker）的积极态度。

主要观点

  1. 👍 使思维链（CoT）工作需要良好的上下文学习机制
    • 支持理由：这是使CoT正常运行的基本工作机制。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不清楚o系列的工作原理就推测应用到小模型上为时尚早
    • 正方观点：在不了解工作原理的情况下进行推测是缺乏依据的。
    • 反方观点：我们大致知道其工作原理可开展实验。
  3. 💡 8B和14B模型不能用于制作推理模型，32B是制作推理模型的最小规模
    • 支持理由：Sky T1团队尝试的结果表明。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 小模型的推理能力容易快速失效
    • 支持理由：小型模型的参数数量与上下文学习行为相关，推理能力有限。
    • 反对声音：无。
  5. 🌟 小模型技能泛化能力不足，只能应用于特定领域
    • 支持理由：评论者根据经验或研究得出。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 你需要良好的上下文学习，也就是它的工作机制，才能使CoT工作。”
    • 亮点：明确指出思维链工作的关键因素。
  2. “🤔 Southern_Sun_2106：We know for sure now that giving models ‘inner monologue’ improves outputs.”
    • 亮点：提出一种提升模型输出的方式。
  3. “👀 我发誓Small thinker能做任何事，哈哈，它太令人印象深刻了。”
    • 亮点：简洁地表达出对Small thinker积极赞赏的态度。
  4. “💡 不幸的是，不行。Sky T1团队表示他们试过8B和14B，但32B才是制作推理模型所需的“最小”规模。”
    • 亮点：提供了关于制作推理模型的最小规模的信息。
  5. “😉 小模型不能泛化其技能。”
    • 亮点：指出小模型的一个重要缺陷。

情感分析

总体情感倾向较为中性，分歧点主要在于对小型模型在推理模型制作和本地训练方面的能力和潜力上。部分人对小型模型的能力持怀疑态度，如认为小型模型推理能力容易失效、技能泛化能力不足；而另一些人对特定小型模型（如Small thinker）或小型模型相关的发展（如Llama 4 8B版本）抱有期待或积极态度。可能的原因是大家依据不同的研究、实验或者经验得出不同结论。

趋势与预测

  • 新兴话题：小型模型是否能在经过特殊处理（如特定的预微调等）后提升推理能力和泛化能力。
  • 潜在影响：如果能够找到小型模型在本地推理/训练方面的有效利用方式，将可能对人工智能在普通消费者中的普及产生推动作用。

详细内容：

《关于推理模型在本地推理/训练的热门探讨》

近日，Reddit 上一则关于“为何推理模型可能是本地推理/训练的巨大突破”的帖子引发了热烈讨论。该帖指出，目前 OpenAI 的 O 系列推理模型仍使用较大且训练成本高昂的基础模型，而对于希望在本地训练和使用模型的人来说，或许可以用一个约 8B 的小型开源模型来拓展相同概念，其能在几乎任何消费级 GPU 上轻松训练或运行。此帖获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点集中在以下几个方面： 有人认为需要良好的上下文学习机制才能让推理模型有效工作，使用小型语言模型时会发现其推理很快就会出错，而强大的上下文学习在小型语言模型中效果显著，但对于 8B 模型的推理能力不能期望过高。 也有人指出，微软的新研究表明，通过对 7B 模型进行微调，结合评估模型等方法，在数学特定任务上能超越 o1 预览版。而且在特定任务中，小型模型经过大量工作可能会非常擅长解决特定问题。 还有用户提到相关研究论文和 GitHub 项目，比如[ColorlessCrowfeet]提到的Qwen2.5 1.5B 模型和Github repo here。 有人质疑在不了解 O 系列工作原理的情况下，对其向小型模型拓展进行推测为时尚早。 有人分享了自己在小型模型上的一些实验，如辩论模式、投票民主模式、Flexi 提示和排名模式等，结果有好有坏。

关于推理模型在本地应用的最优规模，看法不一。有人说 32B 是制作推理模型的“最小”规模，也有人认为小型模型无所不能。

这场讨论中，大家对于推理模型在本地应用的可能性和局限性各抒己见。虽然存在分歧，但也达成了一些共识，比如大家都认同小型模型在特定领域可能具有出色表现。这场热烈的讨论为推理模型的未来发展提供了多样的思路和思考方向。