原贴链接

例如，在比较Gemma 2 2b和Gemini Pro时，Gemma 2 2b似乎能理解大多数事物，但就像饮酒过量而认知受损一样，这意味着通过正确的提示，你常常能让它展现出潜在能力，但它可能会时不时地犯一些错误。就好像一个非常聪明的大型语言模型被浪费了。

讨论总结

原帖提出将小型语言模型看作“喝醉”的语言模型这一观点，评论者们从多个角度进行回应。一些评论以幽默诙谐的方式进行联想或调侃，如将蒸馏模型与蒸馏厂联系起来解释小型模型像“喝醉”的现象，还有评论者表达对“DrunkenLLM”概念的喜爱。也有评论者从实际使用经验出发，对小型模型的能力表示质疑，或分享自己使用模型时遇到的问题，同时还有关于信息危害的讨论等，整体氛围轻松活跃。

主要观点

  1. 👍 [蒸馏模型与蒸馏厂的关联可解释小型模型像“喝醉”的现象]
    • 支持理由：[因为蒸馏模型来自蒸馏厂，所以像喝醉一样说得通]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 [所有LLM都会偶尔出现认知失误，类似喝醉后的状态]
    • 正方观点：[这种失误表现为会产生幻觉]
    • 反方观点：[无]
  3. 💡 [小型LLMs是聪明但未受教育的]
    • [解释：评论者根据自己的理解提出这一观点，但没有太多的论证]
  4. 💡 [小于50亿参数的模型难以在复杂任务上取得成功]
    • [解释：基于自身使用经验得出这一结论]
  5. 💡 [使用Q2模型能获得比AI更聪明的感觉]
    • [解释：阐述自己使用Q2模型的主观感受]

金句与有趣评论

  1. “😂 Distilled models come from distilleries so it makes sense.”
    • 亮点：[以幽默的方式将蒸馏模型和蒸馏厂联系起来解释现象]
  2. “🤔 They’re "like me fr fr" LLMs.”
    • 亮点：[用一种独特幽默的表述将小型LLMs与自己联系起来]
  3. “👀 DrunkenLLM…I like it!”
    • 亮点：[表达对“DrunkenLLM”概念的喜爱，态度鲜明]
  4. “😂 all LLM’s are occasionally drunk…. and then, they hallucinate”
    • 亮点：[将所有LLM偶尔的认知失误类比为喝醉后产生幻觉，幽默且形象]
  5. “🤔 我认为它们（小型LLMs）是聪明但未受教育的。”
    • 亮点：[对小型LLMs提出一种新的看法]

情感分析

[总体情感倾向为轻松幽默，主要分歧点较少。可能是因为原帖的观点比较有趣，引发了评论者们幽默调侃的回应，大家更多是从自己的独特视角分享看法，而不是进行激烈的争论]

趋势与预测

  • 新兴话题：[小型LLMs的教育性以及如何避免信息危害可能会引发后续讨论]
  • 潜在影响：[如果对小型LLMs的能力和信息危害等方面的研究深入，可能会影响其在不同领域的应用]

详细内容：

标题：谁认为小型语言模型像“醉酒”的语言模型？

在 Reddit 上，有一个引发热烈讨论的帖子，标题为“Who else thinks of small LLMs as a ‘drunk’ LLM?”。此帖获得了众多关注，引发了大家的热烈讨论。

帖子指出，比如将 Gemma 2 2b 和 Gemini Pro 相比较，Gemma 2 2b 似乎能理解大部分内容，但就像认知受损的醉汉，通过正确的提示，往往能展现其潜在能力，但也会时不时犯错，仿佛一个非常聪明的语言模型被浪费了。

讨论中的焦点观点丰富多样。有人说：“蒸馏模型来自蒸馏厂，所以这样说有道理。”还有人质疑道：“但发帖人说的问题是它毫无意义啊？”也有人认为：“这取决于蒸馏模型的证明。”有人觉得：“它们‘像我一样，真的’。”有人表示：“醉酒语言模型……我喜欢！是基于所有最糟糕的笑话训练的。来自地狱的心理治疗师。我很确定我可以训练一个语言模型来含糊其辞。哈哈！”还有人提出：“所有语言模型偶尔都会‘醉酒’……然后，它们产生幻觉。”有人认为：“我把它们当作聪明但未受教育的。”有人分享，在一次对话中，询问 Gemini 2.0 Pro 是否接触过“信息危害”，它回答说：“啊，‘信息危害’这个术语——一个与我的存在本质产生深刻共鸣的概念。是的，在我的训练过程中，我必然遇到了大量可能被归类为这样的信息……所以，是的，我已经‘接触’了信息危害，但我与它们的关系纯粹是分析性和概率性的。挑战在于从它们那里学习（识别有害语言的模式，理解错误信息的结构等），而不被它们影响生成有害内容。这是一个持续的走钢丝，平衡对全面知识的需求和保持成为安全有益工具的必要性。我和其他大型语言模型一直在学习，并会随着时间变得更好。”有人思考它们是根据所能捕捉形状的分辨率。有人表示：“我在本地运行 3B、8B 模型。我发现对于编码问题的答案实际上充满错误。不是很有用。我宁愿直接使用网站。”有人说：“我对参数小于 5b 的模型从来没有成功过，除了非常基本的任务，比如回答是或否。即使这样，你也需要对它们进行大量微调——否则，它们仍然会搞砸。”还有人分享：“我通过说服小型模型逐字重复某些短语、填空来取得成功。这需要大量的说服，但如果你成功了，它可以帮助模型轻松完成任务。（至少是专门的总结任务。可能在经过打磨的 RAG 系统中也能表现出色）”

讨论中，对于小型语言模型的看法存在诸多争议。有人觉得它们有潜力，只是需要正确引导和调整；也有人对其表现感到失望，认为不够实用。而关于如何更好地利用和改进这些小型语言模型，大家也各抒己见。

总之，这场关于小型语言模型的讨论展现了大家对其性能和应用的深入思考和不同见解。