原贴链接

在Llama2时期，微调模型的性能常常优于流行模型，这种情况很常见。现在不那么常见了，所以我想问一下。对于每个主要模型（Mistral、Llama、Qwen等），我会尝试下载一个社区版本进行测试。有时它们的性能差不多，有时略差，很少有更好的。我要说我拥有的最‘奇特’的模型是IBM - Granite - 3.2 - 2B。它不完全是社区/小型模型，但在某些用例中它取代了3B的Llama模型。它的性能一样好，但规模小得多。你们在使用任何你们认为不常见的模型吗？

讨论总结

原帖询问大家是否有日常使用的“隐藏宝石”LLM，评论者们纷纷分享自己日常使用的不同LLM模型，如Mistral - Small、Gemma2 - 27b等，并阐述在不同场景下这些模型的表现，还讨论了模型微调的效果以及一些模型被低估等情况，整体氛围积极且充满分享性。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 3B在无网络时表现出色且3B模型总体不错
    • 支持理由：在没有网络时可使用，相比70B模型资源需求少，可用于制作聊天机器人并托管。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral - Small是不错且被低估的模型
    • 正方观点：在特定编码场景下比其他模型表现更好，未经过审查，在同尺寸下表现最佳。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 GLM - 4:9b是最佳的RAG模型
    • 支持理由：在Vectara幻视排行榜上的幻视率最低。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 现在很少关注微调，因其很少胜过原生模型
    • 支持理由：根据自身经验，微调即使有优势也是在狭窄领域且会导致其他领域性能下降。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 学会针对自身问题恰当地提示才是真正的“隐藏瑰宝”
    • 支持理由：微调难以胜过原生模型，所以恰当提示更重要。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen 2.5 3B in my phone. It is surprisingly good whenever I don’t have the internet”
    • 亮点：强调Qwen 2.5 3B在无网络时的出色表现，为手机上使用该模型提供了参考。
  2. “🤔 Athene - V2 - Daily driver. Love the way it formats output and its responses are usually just what was asked for”
    • 亮点：表达对Athene - V2的喜爱，特别是输出格式和回答准确性。
  3. “👀 When gemma 3 was released, I almost deleted old gemma 2 27b. Then I’ve run my tests, and gemma 2 27b was a lot more stable, do instructions way better.”
    • 亮点：对比Gemma 2 27b和Gemma 3，得出Gemma 2 27b在稳定性和指令执行方面的优势。
  4. “😎 I’m using this app pocket pal and your phone needs to have 12 gb ram+ and a good chip for a smooth experience”
    • 亮点：为在手机上运行相关模型推荐了应用，并给出手机硬件要求。
  5. “💡 I’ve also run a bunch of private tests to compare and it’s consistently better or on par. I haven’t seen any areas where the finetune is worse than the vanilla yet.”
    • 亮点：通过大量私下测试表明分享的模型表现较好或相当，未发现微调后的模型有劣势。

情感分析

[总体情感倾向为积极，大家积极分享自己使用LLM模型的体验和观点。主要分歧点较少，仅在微调是否有用上存在不同看法，部分用户认为微调很少能胜过原生模型，而其他用户未涉及这一观点可能是因为各自的使用场景和需求不同]

趋势与预测

  • 新兴话题：[不同LLM模型在创意写作、技术工作、角色扮演等特定场景下的表现对比可能会引发后续更多讨论]
  • 潜在影响：[有助于人们更好地了解各种LLM模型的特点，从而在不同的工作和生活场景中选择更合适的模型]

详细内容：

标题：Reddit 上关于日常使用的“隐藏瑰宝”LLM 的热门讨论

在 Reddit 上，有一篇题为“Do any of you have a ‘hidden gem’ LLM that you use daily?”的帖子引起了广泛关注。该帖子提到在 Llama2 时期微调常常优于流行模型，但如今这种情况不常见，进而询问大家是否在使用不太常见的 LLM。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点集中在各种不太常见但表现出色的 LLM 模型以及个人的使用体验。有人分享说 Qwen 2.5 3B 在手机上使用效果不错，尤其在没网络时；还有人在 Mac Mini 上本地设置了 llama 3b 的 RAG 实施，效果令人满意。

有人指出 3B 模型通常不错，比如有人正在用其制作聊天机器人，因为所需资源较少。还有人提到使用特定应用如 pocket pal 时，手机需要 12GB 内存和良好芯片才能有流畅体验。

有用户认为 WizardLM2 很棒，尽管有“阴谋论”说它因太好而很快被搁置。也有人称赞 Mistral 虽小但表现出色，比如在某些编程任务中回复更快，对所用库的 API 版本更了解。

对于不同模型的评价也存在差异。有人觉得某些微调不如原生模型，而有人则认为学会针对问题恰当提示这些模型才是关键。

在这场热烈的讨论中，大家分享了各种独特的见解和使用经历，充分展示了对 LLM 模型探索的热情和深入思考。那么，究竟哪种不太常见的 LLM 模型才是真正的“隐藏瑰宝”，或许还需要更多的实践和探索来得出结论。