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讨论总结

这是一个关于在小型语言模型（LLMs）上投入大量时间和金钱是否值得的讨论。大家从不同角度发表看法，包括小型LLMs的适用任务类型、与大型LLMs相比在功能和资源利用上的优劣、在不同场景下的价值等，既有支持在小型LLMs上投入的观点，也有反对的声音，整体讨论较为全面深入。

主要观点

  1. 👍 小型语言模型目前不是可靠的通用模型，适合针对特定任务进行微调，微调可降低成本
    • 支持理由：通用权重可为微调提供较好起点，特定任务微调能以较低成本取得不错成果
    • 反对声音：无
  2. 🔥 大型LLMs主要为生成式AI，事实检索有局限性，在生成任务方面表现优秀
    • 正方观点：如总结、代码生成、讲故事等生成任务中大型LLMs的表现可体现其在生成方面的优势
    • 反方观点：无
  3. 💡 小型LLMs在隐私和低延迟方面比云服务有优势
    • 解释：在需要隐私和低延迟的场景下，小型LLMs更能满足需求
  4. 💡 深入了解LLMs后会知道小型模型能实现大型模型大部分功能，但大型模型不可控，小型模型可控
    • 解释：随着对LLMs的深入理解，小型模型能完成大型模型约90%的功能，而且小型模型可管理性强
  5. 💡 小型LLMs可用于特定聚焦任务，从系统角度看很多情况能节省资金
    • 解释：在训练集多样性最小的特定任务中，小型LLMs能发挥作用并且节省资金

金句与有趣评论

  1. “😂 Small LMs (at least for now) aren’t exactly reliable generalists.”
    • 亮点：简洁地指出小型语言模型目前在通用性上的不足
  2. “🤔 LLMs are mostly generative AIs and should not be used as fact retrieval systems, outside of cases when you can quickly verify the info.”
    • 亮点：明确大型LLMs在事实检索方面的局限性
  3. “👀 YES! getting to understand how solutions space works and how you can steer and direct the model.”
    • 亮点：强调理解解决方案空间和操控模型的重要性，对小型LLMs价值的肯定
  4. “😂 As you get more and more into understanding how to deal with LLMs, you will realize that everything that "the big models" do is also being done with the small models, just at 90% what the big models claim.”
    • 亮点：对比大型和小型LLMs功能实现情况，表明小型LLMs的能力范围
  5. “🤔 Use them for very specific, focussed tasks where diversity in training set is minimal”
    • 亮点：指出小型LLMs适合的任务类型特点

情感分析

总体情感倾向有争议，主要分歧点在于在小型LLMs上花费大量时间和金钱是否值得。支持的一方认为小型LLMs有诸多优势，如可控性强、在特定任务中表现好、能节省资金、有助于构建知识体系等；反对的一方则觉得小型LLMs存在不足，如不是可靠的通用模型、可能只适用于娱乐、在商业上不可行等。

趋势与预测

  • 新兴话题：小型LLMs与大型LLMs的技术关联，例如大型LLM的能力构建于小型模型的构建与测试。
  • 潜在影响：对人工智能领域资源分配和模型发展方向产生影响，如果小型LLMs被认可有足够价值，可能会引导更多资源投入到小型LLMs的研发和优化上；反之则可能使资源更倾向于大型LLMs。

详细内容：

标题：关于小型LLMs是否值得投入的激烈讨论

在Reddit上，一篇题为“Is it worth spending so much time and money on small LLMs?”的帖子引发了广泛关注，收获了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了小型LLMs在各个方面的价值和应用场景。

讨论焦点主要集中在小型LLMs的可靠性、适用任务、性能优势、成本效益等方面。有人认为小型LLMs不太可靠，更适合针对特定任务进行微调，成本也低很多。比如，有用户分享道：“Small LMs（至少目前）并非完全可靠的多面手，我认为它们更适合针对您聚焦的特定领域任务进行微调，从而以极低的成本获得相当不错的效果。”但也有人提出质疑，如“它只有8k的上下文，似乎对于RAG的使用不够。”

关于小型LLMs在总结方面的能力也存在争议。有人觉得它们不擅长总结，比如“llms在总结方面表现不佳，除非你想要文本的语义JPEG。”但也有人反驳称“我使用llms进行总结，以决定是否要阅读长篇文章，效果很好。”

在成本和能源消耗方面，不少人认为小型LLMs具有优势，“还有能耗成本也低很多。”同时，有人认为其主要优势在于能在消费者的智能手机上离线运行。

对于小型LLMs的未来发展，观点不一。有人坚信其前景广阔，“随着时间的推移，这些小型模型会变得更有能力。”也有人表示怀疑，“如果认为小型模型是未来，那我有座桥要卖给你。”

有用户分享自己作为律师使用小型LLMs的经历，“我是一名律师，在日常工作流程中使用3B模型与其他模型的组合，效果比去年夏天的ChatGPT还好。”

总之，关于小型LLMs是否值得投入的讨论十分热烈，各方观点精彩纷呈，尚无定论。