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讨论总结

此讨论主要围绕Phi模型家族展开，尤其是Phi - 4相关模型，话题涵盖模型的规模、性能表现、存在的问题、功能支持等方面，也涉及小型语言模型的使用、应用场景、运行要求等，还包含部分模型间的对比，大家各抒己见，既有正面评价也有负面评价。

主要观点

  1. 👍 Phi - 4规模为14B，表现不错。
    • 支持理由：从评论中给出的对比等信息表明其表现超出预期。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Phi - 4 - 25B是Phi - 4的自合并模型且受益于额外层数，但在特定情况下比Phi - 4仅好10%左右且运行速度慢。
    • 正方观点：提及了Phi - 4 - 25B的结构优势以及在一些任务中的表现提升。
    • 反方观点：通过测试指出在特定情况下提升不大且运行速度慢。
  3. 💡 Phi - 4不支持函数调用，不能很好地遵循系统指令。
    • 解释：通过与新的小型模型对比得出Phi - 4在功能上的缺陷。
  4. 🤔 Phi3 mini没有改进，甚至更糟。
    • 解释：评论者根据自身认知给出的对Phi3 mini的负面评价。
  5. 😎 Phi4使用QLoRA微调效果好且对德语掌握程度佳。
    • 解释：评论者亲身体验得出的结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 ttkciar: Phi - 4 isn’t that small (14B) and it seems to punch above its weight.”
    • 亮点：形象地表述了Phi - 4虽然规模不算小但表现较好。
  2. “🤔 - Ellary -: I’ve tested Phi - 4 - 25B, cant say that it really a lot better, maybe about 10% at some specific cases.”
    • 亮点：以测试数据说明Phi - 4 - 25B在特定情况下的提升幅度。
  3. “👀 Phi - 4 doesn’t support function calling, doesn’t follow up system instructions well.”
    • 亮点：直接指出Phi - 4在功能上的不足。
  4. “😉 no improvement from phi3 mini, only worse.”
    • 亮点：明确表达对Phi3 mini的不满。
  5. “💡 Phi4是相当不错的使用QLoRA微调的模型。”
    • 亮点：肯定了Phi4在特定微调方式下的效果。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面评价如Phi4使用QLoRA微调效果好等，也有负面评价如Phi3 mini没有改进甚至更糟等。主要分歧点在于不同Phi模型的性能表现方面，可能的原因是大家测试的环境、任务不同以及对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：小型语言模型在复杂工作流程中的应用。
  • 潜在影响：如果小型语言模型在复杂工作流程中的应用得到更多关注和发展，可能会改变人们对小型语言模型的看法，推动其在更多领域的应用。

详细内容：

标题：《Phi 模型家族：小型语言模型（SLMs）的崛起！》

在 Reddit 上，一篇关于 Phi 模型家族的讨论引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和评论。帖子中提到了 Phi-4-multimodal 和 Phi-4-mini 的相关链接，如https://huggingface.co/collections/microsoft/phi-4-677e9380e514feb5577a40e4 以及完整博客https://azure.microsoft.com/en-us/blog/empowering-innovation-the-next-generation-of-the-phi-family/。

讨论的焦点主要集中在 Phi 模型的性能和应用方面。有人认为 Phi-4 虽不算小（14B），但表现出色。有人则表示自己很喜欢 Phi-4-25B，认为它在某些方面有明显优势。例如，有人分享道：“在我的评估中，它的表现确实取决于所执行的任务类型。对于许多任务，Phi-4 和 Phi-4-25B 表现相同，但 Phi-4-25B 在代码生成、科学、总结、政治、心理学、自我批评、进化指令和编辑任务方面表现显著更好。”但也有人认为 Phi-4-25B 并没有好太多，比如在某些特定情况下可能只提高了 10%，而且对于 3060 12gb 显卡来说，它的运行速度比原始的 Phi-4 慢 6 倍。

同时，有人指出 Phi-4 不支持函数调用，也不能很好地遵循系统指令，不过新的迷你模型支持函数调用。还有人讨论了 Phi 模型在复杂工作流程和管道中的应用，有人认为 Phi4 用 QLoRA 微调效果不错，也有人认为 Phi3 mini 没有改进，甚至更差。

总之，关于 Phi 模型家族的讨论展现了不同用户对其性能和应用的多样看法，也反映了大家对于语言模型发展的密切关注和深入思考。