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我很好奇你们用1 - 3B这种小模型或者像8 - 9B稍大一点的模型做什么？

讨论总结

原帖询问小模型（1 - 3 - 8B）的使用场景，评论者们从多个方面进行了回应。包括小模型在不同任务中的适用性，如文档摘要、代码补全、翻译、情感分析等；与大模型在成本效益、性能等方面的比较；小模型在特定领域微调的情况；以及小模型在不同硬件条件下的表现等，大家分享了各自的使用经验和见解。

主要观点

  1. 👍 3B模型适合特定基本任务，具有性能优势。
    • 支持理由：例如适合像读取书籍页面并提取主要概念到JSON负载这种任务，速度快、轻量、内存需求低且批量处理性能好。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 小模型适合高容量窄范围任务，如大量固定长度评论的情感分析。
    • 正方观点：在特定任务上，小模型能发挥作用。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 在学术研究中，小模型（如0.5B等）在快速微调方面非常有用。
    • 解释：在设计新任务或新问题时，探索微调有用，小模型适合构建原型，速度快有助于迭代。
  4. 🤔 小模型对于简单任务可实现更快推理。
    • 解释：以Qwen 8b（实际为7b）在快速操作中的使用为例，在单GPU上大模型花费时间较长。
  5. 🌟 小于等于1B的模型需微调用于特定任务，8 - 9B模型开箱即用在多种任务上可用，微调后效果更好。
    • 解释：不同规模的小模型有不同的使用特性。

金句与有趣评论

  1. “😂 3b is great for basic “read this and give me structured output” tasks like reading a page of a book and extracting the three main concepts into a json payload.”
    • 亮点：生动具体地阐述了3B模型的一种适用场景。
  2. “🤔 Small models are best for narrowly defined high volume tasks.”
    • 亮点：概括性地指出小模型在特定类型任务中的优势。
  3. “👀 Smaller is quicker and iteration speed is key to research”
    • 亮点：强调了小模型在学术研究中的速度优势。
  4. “😎 I use it for code autocompletion with the Continue.dev extension for VsCode.”
    • 亮点：给出小模型在代码自动补全方面的实际使用情况。
  5. “👍 I’ve been experimenting with the 3B models for a few weeks now, mainly for local document summarization and quick information retrieval.”
    • 亮点：分享个人使用3B模型进行文档摘要和信息检索的经验。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家积极分享小模型的使用场景和经验。主要分歧点较少，可能是因为小模型的使用场景较为多样化，大家更多是在补充不同的情况。不同的使用场景和任务需求导致大家对小模型的评价有所差异，例如在一些需要高精度的任务中，大模型可能更受青睐，但在一些简单任务或者资源受限的情况下，小模型的优势就得以体现。

趋势与预测

  • 新兴话题：小模型在教育应用、游戏嵌入等方面的应用可能会引发后续讨论，还有小模型在多语言处理上的表现。
  • 潜在影响：如果小模型在更多特定领域发挥作用，可能会降低相关领域对大模型的依赖，推动小型化、专业化的人工智能应用发展，也可能促使更多人关注小模型的训练和优化。

详细内容：

标题：关于小模型（1 - 3 - 8B）使用场景的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“ What are your use cases for small (1 - 3 - 8B) models?”的帖子引发了热烈讨论。该帖主要好奇大家如何使用 1 - 3B 或稍大如 8 - 9B 这样的小模型，目前已获得了众多的点赞和大量的评论。讨论的主要方向集中在小模型在各种任务中的应用、优缺点以及与其他技术的比较等。

讨论焦点与观点分析：

有人表示 3B 模型适用于像读取书籍一页并提取三个主要概念为 json 格式这样的基本任务，具有速度快、内存需求低、批处理性能好的优点，但 0.5B 的一般小语言模型还不够好。也有人认为对于总结任务，小模型表现不错，但对于复杂和需要高度概括的任务，还是大模型更可靠。

有用户指出小型模型在高容量、窄范围的任务中表现出色，比如每天对固定长度的 10 万条评论进行情感分析。但也有人质疑为何不使用传统机器学习方法如 xgboost。有人回应称在某些情况下，LLMs 能使事情更简单，比如处理多语言、可变长度或非结构化文本、上下文理解等任务。

有人分享了在学术研究中进行快速微调时，小模型非常有用。还有人使用小模型进行问题回答、好奇问题生成、离线无审查的操作等。

例如，有用户表示自己使用 Qwen 0.5b 在 Open WebUI 中作为查询模型，速度快得惊人，并提供了相关链接。有人则在进行时尚产品分类时尝试了多种自托管模型，最终发现某些付费模型效果最佳。

有人用小模型进行文本分类和特定领域微调，有人用小模型进行代码自动补全。但也有人认为小于 140 亿参数的模型对其常规任务不太有用。

总之，对于小模型的使用，大家观点各异，但都在实践中不断探索和总结，以找到最适合的应用场景。