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Mistral Nemo 在 Llama 3.1 的最新发布中被忽视了，但它是一个性能极高的模型，同时也非常未经审查。根据 UGI 排行榜，它超越了所有其他约 13b 模型。令人惊讶的是，指导模型比基础模型更加未经审查，而不是相反。目前网上关于该模型的基准测试还不多，但鉴于 Mistral 的过往记录，可以说它将表现出色，与更大的模型竞争。

Cognitive computations 也 发布 了 Mistral Nemo 的海豚微调版本。我还没有测试过，但它应该会使其更加未经审查。

编辑：很多人推荐了 BeaverAI 的 Mistral Dory。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Mistral Nemo模型的高性能和未审查特性。用户们分享了他们的使用体验，讨论了模型在UGI排行榜上的表现，以及它与其他模型的比较。此外，还涉及了Cognitive Computations发布的Dolphin微调版本和BeaverAI推荐的Mistral Dory模型。讨论中还包括了模型的硬件限制、用户体验、技术支持、可用性、上下文理解、角色扮演和创作应用等多个方面。整体上，讨论反映了用户对Mistral Nemo模型性能的关注和对其未审查特性的兴趣。

主要观点

  1. 👍 Mistral Nemo模型在其尺寸类别中表现最佳

    • 支持理由：用户分享了他们的使用体验，指出尽管该模型在处理复杂指令方面不如大型模型，但在其尺寸类别中表现最佳。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户提到模型在处理某些敏感内容时的表现。

  2. 🔥 Mistral Nemo在UGI排行榜上超越了其他约13亿参数的模型

    • 正方观点：用户指出根据UGI排行榜，Mistral Nemo超越了所有其他约13亿参数的模型。
    • 反方观点：无明显反方观点，但有用户提到模型在某些特定词汇使用上的频繁问题。

  3. 💡 指令模型比基础模型更未审查

    • 解释：用户讨论了指令模型比基础模型更未审查的现象，这与通常情况相反。

  4. 👀 Cognitive Computations发布了Dolphin微调版本的Mistral Nemo

    • 解释：用户提到Cognitive Computations发布的Dolphin微调版本，预计将进一步提升其不受限制的特性。

  5. 🚀 用户推荐了Mistral Dory模型

    • 解释：有用户推荐了BeaverAI的Mistral Dory模型，认为其在理解上下文和减少生成“slop”方面表现更好。

金句与有趣评论

  1. “😂 Herr_Drosselmeyer：I’ve tested it and, in my subjective view, it is indeed the best model in its size category.”

    • 亮点：直接表达了对Mistral Nemo模型性能的肯定。

  2. “🤔 Downtown-Case-1755：It seems to understand the context better, and it generates less slop.”

    • 亮点：强调了Mistral Dory模型在理解上下文和减少生成“slop”方面的优势。

  3. “👀 TraditionLost7244：the full version fits into 24gb Vram so thats great, thanks mistral, merci beaucoup to France, downloading now”

    • 亮点：表达了对Mistral Nemo模型可用性的满意和对法国的感谢。

  4. “😂 Admirable-Star7088："It’s a great model for its size that I would highly recommend to try, especially for users with limited hardware."”

    • 亮点：高度推荐Mistral Nemo模型，特别是对于硬件资源有限的用户。

  5. “🤔 Lemgon-Ultimate：I have tested it in the past few days and it’s amazing with it’s reasoning and multilingual capabilites, it was more impressive than Gemma 27b to me.”

    • 亮点：对Mistral Nemo模型的推理和多语言能力表示赞赏。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户们对Mistral Nemo模型的性能和未审查特性表示赞赏。主要分歧点在于模型的某些特定表现，如在处理某些敏感内容时的表现和生成“slop”的问题。这些分歧可能源于用户对模型性能的不同期望和使用场景的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括模型的微调版本、不同版本之间的比较以及模型的实际应用场景。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响包括提升模型性能、推动未审查模型的研究和应用，以及对AI监管政策的讨论。