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讨论总结

此讨论是针对标题“Literally unusable”展开的，涉及到多种模型相关的话题。大家从不同角度探讨了模型的使用情况，包括小模型和大模型在推理、知识、假设等方面存在的问题，如小模型可能会得出错误结论、存在知识缺失等；也有关于特定模型（如70b模型）难以使用的观点；还有很多人分享了自己在使用过程中的体验，像遇到连接错误、不同参数模型在不同任务中的不同表现等情况；并且有部分评论者针对出现的问题提出了相应的解决办法，例如调整温度、top_k、系统提示等参数。

主要观点

  1. 👍 小模型存在诸多问题
    • 支持理由：小模型推理步骤虽好但会得出错误结论，存在假设错误和知识缺失问题，在创建Azure脚本时会出错，通过RAG理解上下文能力受缺乏“深度”影响。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 70b模型难以使用
    • 正方观点：70b模型不能遵循复杂提示，只会输出不相关和平庸的句子，得出毫无用处的结论。
    • 反方观点：有观点认为70b和32b模型因来源不同指标差异不大，所以表现不佳不奇怪。
  3. 💡 应正确使用推理模型
    • 解释：如果使用方法错误，推理模型除了逻辑、数学或编码任务外没有用处甚至是倒退，正确使用才能发挥其作用。
  4. 👍 某些服务效果差
    • 支持理由：需要多次运行提示才能得到正确答案，调整设置对改善结果作用不大，与其他服务相比答案差距明显。
    • 反对声音：无
  5. 🔥 小模型与大模型结果不同的原因
    • 正方观点：两者架构、预训练数据不同，概率也不同，所以结果不同。
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 custodiam99：Even the 70b model is practically unusable. It does not follow complex prompts. It just sh*ts out irrelevant and mediocre sentences to arrive at a totally useless conclusion.”
    • 亮点：非常直白地表达了对70b模型的不满，形容其输出糟糕，强调模型难以使用。
  2. “🤔 LillyPlayer: My only concern is the speed on my local gpu farm, it will not replacing cursor or others apps like that, but for some chat it’s okay for me”
    • 亮点：指出本地GPU农场速度问题，并且表明模型虽有局限但在某些聊天场景还可以使用。
  3. “👀 RMCPhoto: They still suffer from the problem of bad assumptions and missing knowledge.”
    • 亮点：简洁地概括了小模型存在的假设错误和知识缺失问题。
  4. “😂 Fast - Satisfaction482: I played a bit around with the smaller models on my tiny gaming GPU, and it made impressive reasoning steps, just to come to a wrong conclusion in the end.”
    • 亮点：生动地描述了小模型推理步骤不错但结论错误的情况。
  5. “🤔 durden111111: skill issue. many people don’t understand how to run CoT models.”
    • 亮点：提出与大多数人不同的观点，认为所谓的不可用是使用者技能问题而非模型本身。

情感分析

总体情感倾向比较负面，主要是在讨论各种模型存在的问题，如性能差、难以使用等。主要分歧点在于模型表现不好是模型本身的问题还是使用者的问题，可能的原因是不同用户有着不同的使用体验和期望，对于模型的理解和操作熟练程度也不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Mistral - Large distill模型的出现以及潜力，可能会引发后续对新模型的期待和讨论。
  • 潜在影响：如果大家普遍认识到是使用方法影响模型效果，可能会促使更多人去深入学习模型的正确使用方法，从而提高模型的有效利用率；而对于模型性能方面存在的问题，如果持续被关注，可能会促使开发者对模型进行改进优化。

详细内容：

标题：关于模型性能的Reddit热门讨论

在Reddit上，一则关于模型性能的帖子引起了广泛关注。原帖中包含了各种对不同模型在处理任务时的讨论，例如在计算“strawberry”中“R”的数量时的表现，还涉及到模型在不同设置下的效果等。该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

主要的讨论方向集中在模型的准确性、性能差异、设置的影响以及适用场景等方面。文章将要探讨的核心问题是如何优化模型的性能以获得更准确和有用的结果。

在讨论焦点与观点分析中，有人指出某些模型在特定任务中表现出色，但在复杂提示下可能会出错。例如，有人分享道：“作为一名在技术领域工作的人员，我使用了 14B Q4_K_M 模型，在处理一些简单任务时效果不错，但遇到复杂问题时就会出现错误。”还有用户表示：“ExLlama Q6 kv cache 表现出色，与 fp16 kv cache 几乎无差别，但其他程序却难以实现这种效果。”

同时，也存在不同的声音。有人认为一些小型模型尽管在某些方面表现不错，但整体上仍存在缺陷，如“即使是 70b 模型也几乎无法使用，它不能遵循复杂的提示，输出的结果往往不相关且质量不高。”

讨论中的共识在于模型的性能受到多种因素的影响，包括量化方式、系统提示、温度设置等。特别有见地的观点如“最好将小型模型用于较小的问题，将大问题分解为小部分，以便模型进行更有效的推理。”

总之，Reddit上的这场讨论揭示了模型在实际应用中的多样性和复杂性，也为进一步优化和改进模型提供了有价值的思考方向。