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https://huggingface.co/nothingiisreal/Celeste-12B-V1.6

讨论总结

本次讨论主要围绕Mistral 12B Celeste V1.6模型在多个方面的应用和性能展开。讨论内容包括模型在故事写作中的表现、指令跟随能力、量化问题以及模型使用的上下文长度等。参与者探讨了模型的训练数据来源、增加数据量的可能性，以及模型在编辑写作中的应用。此外，讨论还涉及模型与其他版本的比较，如与原版Nemo Instruct的差异，以及模型在描述上的生动性和减少GPT术语的使用。总体上，讨论呈现出对模型性能和优化的高度关注，以及对模型在实际应用中可能遇到的问题的深入探讨。

主要观点

  1. 👍 模型在故事写作中的表现
    • 支持理由：模型训练数据包括4000个人类编写的故事，可能来源于Reddit写作提示或粉丝小说档案。
    • 反对声音：有观点认为Reddit写作提示或粉丝小说档案是“slop”的来源。
  2. 🔥 模型在指令跟随方面表现优异
    • 正方观点：该模型相较于原版Nemo Instruct减少了重复性，使用GPT术语的频率降低，描述更加生动和具体。
    • 反方观点：有用户指出模型在8段文字后才出现“几乎听不见”的情况，与宣传的“最小混乱”不符。
  3. 💡 增加训练数据量可能提升模型性能
    • 解释：有建议将训练数据量增加到至少100,000个故事，以期待模型性能的提升。
  4. 💡 模型也可用于编辑写作
    • 解释：有用户主要使用模型来编辑自己的写作，并尝试反馈结果。
  5. 💡 模型在量化方面的讨论
    • 解释：讨论涉及模型页面上的GGUFs和其他量化，以及加载模型时遇到的形状不匹配错误。

金句与有趣评论

  1. “😂 PuzzleheadedAge5519：我们训练它使用了4000个人类编写的故事，使用这个系统提示来触发它：”
    • 亮点：展示了模型训练数据的规模和来源。
  2. “🤔 -p-e-w-：在我看来，Reddit写作提示或粉丝小说档案正是“slop”的来源。”
    • 亮点：提出了对模型训练数据质量的质疑。
  3. “👀 AlterandPhil：4000个故事虽然很多，但增加到至少100,000个是否可能？”
    • 亮点：探讨了增加训练数据量对模型性能的影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户对模型的性能和应用表现出浓厚的兴趣。然而，也存在一些批评声音，主要集中在模型在实际使用中可能遇到的问题，如重复内容和与宣传不符的表现。这些分歧可能源于用户对模型性能的不同期望和实际体验。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在故事写作中的应用和优化，以及量化问题的解决。
  • 潜在影响：对模型性能的持续关注和优化可能推动模型在更多领域的应用，如写作编辑和创意写作。