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这周我一直很喜欢用Nemo 12B作为日常驱动，满足我所有的本地RAG、协同写作和RP需求。但随着新模型层出不穷，我在想对NeMO进行自玩偏好优化（SPPO）微调会不会有很大差别？

在Nemo之前，我短暂使用过Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3，然后切换到原版的Gemma 2 9B，最终选择了Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3。虽然我看到Gemma 2的SPPO在创意写作基准测试中排名很好，尤其是在其尺寸上，但根据我的经验，我也只看到了创意写作和RAG任务中轻微的改进，使用情感科学研究进行更好的情感分析。在IQ4-Q4_KM的G2-9B上，它很少真正超越散文。

我在这里错过了SPPO的更多好处、提示技巧等吗？对于像Nemo这样的大型模型，SPPO的优势会更明显吗？还是只是炒作？

我很想听听其他人的意见。

为清晰起见进行了编辑。

讨论总结

本次讨论主要围绕Self-Play Preference Optimization (SPPO)技术在不同模型中的应用效果展开。用户分享了使用Nemo 12B和Gemma系列模型的经验，并对SPPO技术的优势和使用技巧进行了深入探讨。讨论中涉及了SPPO的工作原理、与其他模型的比较、以及在创意写作和情感分析等任务中的表现。此外，用户还提到了SimPO模型及其在奖励模型上的优势。

主要观点

  1. 👍 Nemo 12B作为日常使用模型表现出色
    • 支持理由：用户对Nemo 12B的满意度高，认为其适合日常使用。
    • 反对声音：无明显反对意见。
  2. 🔥 SPPO在Gemma 2 9B模型中的应用效果存在争议
    • 正方观点：SPPO在Gemma 2 9B模型上的表现显著优于原始版本。
    • 反方观点：用户认为SPPO只带来了轻微的改进。
  3. 💡 SPPO技术在大模型中的应用效果可能更明显
    • 解释：用户询问SPPO技术是否在大模型中效果更明显，引发讨论。
  4. 🌟 Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3模型在编辑任务中表现优于原版
    • 解释：用户推荐该模型，认为其在编辑任务中更具创意性和提示遵循能力。
  5. 🤔 SimPO模型使用更强的奖励模型
    • 解释：用户推荐尝试SimPO模型，认为其在模型评估中得分显著高于SPPO模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 I was waiting for 27b gemma but it never came. Didn’t think that 9b was worth trying.”
    • 亮点：用户对Gemma 27B模型的期待与失望。
  2. “🤔 It works like magic on Gemma-2 9B in my experience.”
    • 亮点：用户对SPPO在Gemma 2 9B模型上效果的积极评价。
  3. “👀 The advantage of SPPO is more so that it’s actually better pretty consistently.”
    • 亮点：用户对SPPO技术一致性优势的认可。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对SPPO技术在模型优化中的应用表现出浓厚兴趣。主要分歧点在于SPPO在不同模型中的实际效果和优势，部分用户认为SPPO带来了显著改进，而另一部分用户则认为改进有限。可能的原因是不同用户的使用场景和需求不同，导致对SPPO的评价存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：SimPO模型的讨论可能引发后续讨论，用户对其在奖励模型上的优势表现出兴趣。
  • 潜在影响：SPPO和SimPO技术的讨论可能推动模型优化技术的发展，特别是在创意写作和情感分析等任务中的应用。