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作为一个GPU性能差且只有一台配备24GB内存的M4 Mac mini的普通用户,我的本地大语言模型(LLM)选择很有限。因此,我发现Phi 4([Q8, Unsloth变体](https://huggingface.co/unsloth/phi - 4 - GGUF))对我的硬件来说是一个极其强大的模型。我的使用场景是常识性问题和编码提示。以我的经验,它至少和GPT 3.5一样好,而且经常能给我正确的指引。我不太懂基准测试(老实说也不关心),所以我无法谈及这方面内容。它就是一个在我需要模型处理事情时很棒的模型。而且,微软没有给我钱,我只是个粉丝。

讨论总结

这个讨论围绕着Phi 4是否被低估展开。原帖作者表示在自己的硬件条件下Phi 4表现不错,很多评论者从不同的使用场景、测试方法、模型比较等方面阐述对Phi 4的看法,既有认可Phi 4能力的,也有贬低其表现的,还提及了Phi 4的改进方向和存在的局限性等内容。

主要观点

  1. 👍 Phi 4是被低估的模型
    • 支持理由:在写作、编码、知识方面有能力,遵循指令能力接近70b模型,在回答常识性问题和编码提示方面表现很好,能填补工作流程中的空白,在一些任务中的表现至少和GPT 3.5一样好,在特定项目中使用效果良好。
    • 反对声音:有评论者认为它是“热垃圾”,有很多模型远超它,还有人在自己的测试任务中Phi 4表现不佳。
  2. 🔥 Phi 4在基准测试中表现普通
    • 正方观点:刚推出时受到很多负面评价,在基准测试中的表现相对其规模来说比较普通。
    • 反方观点:有人认为现在看到它遵循指令方面的表现后觉得它值得再尝试,而且它在一些特定场景下表现不错。
  3. 💡 Phi 4在特定领域有优势
    • 在其他模型存在偏差或无知的领域拥有准确的信息,有优秀的知识库,在给出结构化输出时表现良好,在创建符号逻辑证明方面比当前版本的ChatGPT更好。
  4. 👍 Phi 4在硬件条件有限时是不错的选择
    • 支持理由:在硬件条件有限(如M4 Mac mini)时,在回答常识问题和代码提示方面效果至少和GPT 3.5一样好。
    • 反对声音:有评论者推荐其他更适合特定硬件的模型。
  5. 🔥 Phi 4存在局限性
    • 正方观点:存在如小语种使用效果差、上下文窗口大小的问题、在基本事物知识方面表现受限等。
    • 反方观点:有评论者表示在自己的使用场景下这些局限性影响不大。

金句与有趣评论

  1. “😂 IMO Phi has too big of a stick up its rear end.”
    • 亮点:用诙谐的表述表达对Phi的负面看法。
  2. “🤔 It got a lot of hate when it came out because everyone was high off of Qwen (and rightfully so, it kicks ass in several places) - and Phi4, despite allegations of being tuned to benchmarks, did relatively mediocre on benchmarks for its size.”
    • 亮点:解释了Phi 4刚推出时受负面评价的原因。
  3. “👀 While Phi - 4 is quite good for its size, it does need a 128k context version like Phi - 3 to reach its full potential.”
    • 亮点:指出Phi - 4的潜力发挥需要具备的条件。
  4. “😂 I’m glad it’s getting the attention it deserves.”
    • 亮点:表达对Phi 4得到应有关注的欣慰。
  5. “🤔 This has to be a shitty attempt at gorilla marketing”
    • 亮点:怀疑Phi 4正面评价是营销手段,反映出部分争议性。

情感分析

总体情感倾向比较复杂,既有正面的情感,如很多评论者认可Phi 4的能力,认为它被低估;也有负面的情感,像部分人觉得Phi 4表现不佳,甚至是“热垃圾”。主要分歧点在于Phi 4的实际表现,产生分歧的原因是不同的人有不同的使用场景、测试方法以及对模型的期望。

趋势与预测

  • 新兴话题:Phi - 4的128k上下文版本可能成为后续讨论的话题,如果推出可能会改变部分人对它的看法。
  • 潜在影响:如果Phi 4能在更多方面进行优化改进,可能会影响到用户在本地LLM模型中的选择,也可能促使其他模型进行类似的改进。

详细内容:

《Phi 4 模型在 Reddit 上引发热议》

近日,Reddit 上关于 Phi 4 模型的讨论十分热烈。原帖中,一位用户称自己作为硬件条件有限的“GPU 贫民”,使用 M4 Mac mini(24GB RAM),发现 Phi 4 对自己的硬件来说是一个非常出色的模型,主要用于常识问题和编码提示,认为它至少和 GPT 3.5 一样好。此帖获得了众多关注,引发了大量讨论。

讨论焦点主要集中在 Phi 4 模型的性能表现。有人认为 Phi 4 在写作、编码和知识方面表现不错,能达到接近 70b 模型的指令遵循水平,对某些应用极其有用,且易于提示。比如,有用户分享道:“作为一名在相关领域工作的人员,我亲身感受到 Phi 4 在处理复杂指令和简单文本生成方面的出色表现。”

但也有不同声音。有人表示:“每一项我亲自要求它完成的任务都产生了糟糕的结果。”还有人认为:“Phi 4 模型一直都相当没用。”

也有用户指出 Phi 4 模型在特定语言处理上的局限性,比如“Phi 4 很好,但有一个巨大的缺点:你必须使用英语。对于较小的语言,它的表现很糟糕。输出只是一堆与语言有模糊相似性的词汤。”

不过,仍有许多用户对 Phi 4 给予了肯定。有人称:“Phi 4 在按照要求提供结构化输出方面表现出色。”还有人表示:“尽管讨厌微软,但 Phi - 4 是我的日常使用模型之一,相当不错。”

Phi 4 模型究竟表现如何?不同用户基于自身的使用场景和需求给出了各异的评价,这也让关于它的讨论更加丰富多彩。是出色的工具还是存在缺陷,或许还需更多的实践和探索来给出定论。