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Llama 3.1 指令，配备 Brainstorm 20倍增强功能。提供示例输出。 https://huggingface.co/DavidAU/Meta-Llama-3.1-Instruct-12.2B-BRAINSTORM-20x-FORM-8-GGUF

讨论总结

Reddit用户对Llama 3.1 Instruct模型的"Brainstorm"增强版本进行了深入讨论，主要关注模型的输出质量、实用性和在不同硬件上的运行情况。讨论中提到了模型输出的重复性问题、语言结构的损害、以及在手机和服务器上的运行挑战。用户们提出了多种改进建议，包括更多的训练、调整模型参数和优化硬件配置。整体上，讨论显示了模型在当前状态下的潜力和局限性。

主要观点

  1. 👍 模型输出的重复性是一个大问题
    • 支持理由：用户报告模型在输出时经常重复相同的词语或短语。
    • 反对声音：高惩罚值虽然能减少重复，但会损害语言结构。
  2. 🔥 模型在手机上的运行情况
    • 正方观点：尽管速度较慢，但能在手机上运行已属不易。
    • 反方观点：模型的加载速度不稳定，且占用大量内存。
  3. 💡 硬件需求和优化建议
    • 用户询问了在服务器上部署模型的硬件需求，得到了详细的GPU和RAM建议。

金句与有趣评论

  1. “😂 -p-e-w-：I tried out several of your "Brainstorm" models yesterday, and though I was impressed with the stylistic tuning, I noticed a lot of brain damage as well.”
    • 亮点：幽默地指出了模型的问题，同时表达了对模型潜力的认可。
  2. “🤔 Sambojin1：It’s a bit slower than normal Llama3.1 (about 50-70% speed), but it’s kinda cool that it’s available as a pseudo-12B model that’ll run on a phone.”
    • 亮点：对模型在手机上运行的实际体验进行了客观描述。
  3. “👀 Dangerous_Fix_5526：Suggest temp of .8 , repeat penalty of 1.1 .”
    • 亮点：提供了具体的模型参数调整建议，显示了对模型的深入理解。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，用户们既表达了对模型潜力的认可，也指出了其存在的问题。主要分歧点在于模型的实用性和性能优化，用户们提出了多种改进建议，显示了对模型未来发展的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在不同硬件上的运行优化和参数调整。
  • 潜在影响：模型的改进将提高其在实际应用中的可用性，特别是在移动设备和服务器上的部署。