原贴链接

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讨论总结

这是一个关于Gemma 4b在手机上运行的讨论。评论者们从多个角度展开讨论，包括模型是否专门针对某些问题训练、手机运行模型的方式、手机相关操作（如视频制作、键盘使用等）、运行时遇到的问题、模型的性能表现（速度、精度等），以及对不同设备（如iOS、安卓）运行模型的探讨等。大家积极分享自己的经验、观点、疑惑并寻求帮助，整体讨论氛围比较积极友好。

主要观点

  1. 👍 推测Gemma 4b专门针对草莓问题训练
    • 支持理由：评论者Dr_Allcome推测如此。
    • 反对声音：mikael110认为不需要专门针对该问题训练。
  2. 🔥 不需要专门针对草莓问题训练模型
    • 正方观点：mikael110认为网络上有很多相关参考，预训练包含近期网络数据就可能有相关例子。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 网络上相关例子中一半是其他模型做错的情况
    • 解释：shroddy指出这一现象。
  4. 💡 Gemma 3不同尺寸在某些基准测试中的表现
    • 解释：Christosconst提到Gemma 3的27B版本在某些基准测试中几乎和deepseek 671B一样好。
  5. 💡 对Gemma 3在基准测试中的表现表示怀疑
    • 解释：Neat_Reference7559表示怀疑。

金句与有趣评论

  1. “😂 They trained it specifically for the strawberry question i presume?”
    • 亮点：这是对Gemma 4b训练目的的一种推测性的有趣提问。
  2. “🤔 You wouldn’t even really need to specifically train a model for that question at this point.”
    • 亮点：提出了一种不同的观点，即不需要专门针对某个问题训练模型。
  3. “👀 But half of the examples are other models who get it wrong.”
    • 亮点：指出网络上参考例子存在的问题。
  4. “😎 Gemma 3 comes in various sizes, the 27B one is almost as good as deepseek 671B in some benchmarks”
    • 亮点：提供了Gemma 3不同尺寸在基准测试中的对比情况。
  5. “🤨 Lmao doubt it”
    • 亮点：简洁地表达了对前面观点的怀疑态度。

情感分析

总体情感倾向较为积极平和。主要分歧点在于对Gemma 3在基准测试中的表现、Gemma 4b是否专门针对草莓问题训练等方面。可能的原因是大家基于自己的知识和经验有不同的理解，并且在分享和交流过程中没有出现激烈的争执，更多是理性探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：iOS系统对类似Gemma模型的支持情况可能会引发后续讨论，因为有用户已经开始关注这方面的内容。
  • 潜在影响：如果手机上运行模型的技术不断发展，可能会对人工智能的普及和应用场景产生影响，例如更多人可以在移动设备上便捷地使用AI相关功能。

详细内容：

标题：关于在手机上运行 Gemma 4b 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于在手机上运行 Gemma 4b 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了相关的视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1j9relp.mp4 ），吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为针对草莓问题训练模型可能并非必要，因为网上有很多相关参考，任何包含近期互联网数据的预训练都可能包含相关示例。但也有人指出其中很多示例是其他模型的错误回答。 对于 Gemma 3 在不同尺寸下的性能，有用户称 27B 的版本在某些基准测试中几乎和 deepseek 671B 一样好，然而有人对此表示怀疑。 有用户分享了自己在手机上下载和运行模型的个人经历，比如使用的手机型号是 s24 ultra，通过 Termux 下载，运行的是 llama.cpp，使用的是三星键盘并经过修改，还提到了从 https://huggingface.co/collections/unsloth/gemma-3-67d12b7e8816ec6efa7e4e5b 下载模型。

有人询问如何在手机上下载，有人好奇运行的是什么应用，也有人探讨不同应用的优劣，比如是否使用 pocket pal 等。 对于该模型在不同平台的可用性，有人询问是否有适用于 iOS 的版本，有人提到 Android 的 apk 链接。

关于运行模型的一些技术细节，如量化方式、配置参数等也有讨论。有人使用 q4 量化，还有人分享了自己在不同手机上运行不同模型的速度对比。

在讨论中，存在一些共识，比如大家对于在手机上能够运行这样的模型感到新奇和兴奋。

特别有见地的观点如有人指出运行 llama.cpp 具有能够使用最新源代码等优势。

总之，这次关于在手机上运行 Gemma 4b 模型的讨论展现了技术爱好者们对于新科技的积极探索和深入思考。