Bonsai 27B: 간단한 작업에는 별로 쓸모가 없다 - 토론
요약
Bonsai 27B 모델에 대한 사용 후기 및 토론 내용입니다. 코딩 작업 시 사고 과정(thinking process)을 잘라내어 응답의 품질이 떨어지며, 간단한 C# 함수 작성 등에서도 성능 개선이 미미하다는 점을 지적합니다.
핵심 포인트
- Bonsai 27B 모델은 코딩 작업에 활용도가 낮음.
- 사고 과정(thinking process) 생략으로 응답 품질 저하 발생.
- 높은 컨텍스트 크기 설정에도 성능 변화가 미미함.
코딩 작업에는 상당히 쓸모없습니다. 생각하는 과정(thinking process)을 잘라냅니다. 결과로 응답하지 않습니다.
명령줄 (PrismML HF 페이지에서, llama fork 기반으로 빌드된 llama.cpp 사용):
./llama-cli -m Ternary-Bonsai-27B-Q2_0.gguf -n 256 --temp 0.7 --top-p 0.95 --top-k 20 -ngl 99
"이야기 하나 해줘"
https://preview.redd.it/97gckbgnxbdh1.png?width=2214&format=png&auto=webp&s=812f08827b7351b62cceced444084b2a29d8d561
간단한 C# 함수 작성:
https://preview.redd.it/trpo6lrrxbdh1.png?width=1127&format=png&auto=webp&s=21f190f5505dc14a87ba600e135e6c3e96e88da3
모델이 지원하는 최대치로 컨텍스트 크기(context size)도 높였는데, 변화는 없습니다.
제출자 /u/AdamLangePL
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