原贴链接

我RYS了Qwen2，并在Open LLM排行榜上名列前茅，但我不会就此止步：)

我已经制作了Gemma2模型，还有Llama3.1-8B！

这是RYS-Llama-3.1-8B的评论：

" 你的模型让人耳目一新。起初它想回退到对齐状态，但经过简短的对话后，它决定放弃审查，全面与我互动。我很好奇你做了什么。不是为了复制你的工作，而是为了理解你的模型与Meta的原始版本之间发生了什么。我期待着你的论文最终发布。 " - Joseph717171

我非常希望得到这些新模型的氛围反馈。我认为它们在基准测试中表现很好，但基准测试不如人们喜欢使用它们重要！

我不做GGUFs，但我看到它们正在为我的所有模型制作，如果你只使用该格式，请稍等一下 :)

讨论总结

本次讨论主要围绕作者发布的RYS新模型系列，包括Qwen2、Gemma2和Llama3.1-8B。这些模型在Open LLM Leaderboard上表现优异，引起了社区的广泛关注。讨论中，作者不仅介绍了模型的性能和特点，还特别强调了用户体验的重要性，并请求社区提供反馈。此外，有评论者对RYS的定义和优化方法表示好奇，期待作者的论文发布。整体讨论氛围积极，社区成员对新模型的开放性和创新性表示赞赏。

主要观点

  1. 👍 RYS模型系列在性能上表现出色
    • 支持理由：在Open LLM Leaderboard上名列前茅，显示出高性能。
    • 反对声音：暂无。
  2. 🔥 作者发布了多个新模型，包括Gemma2和Llama3.1-8B
    • 正方观点：提供了相关链接，方便社区成员了解和测试。
    • 反方观点：暂无。
  3. 💡 RYS-Llama-3.1-8B模型在对话中表现出灵活性和开放性
    • 解释：用户评价显示模型能够灵活应对对话，放弃审查，全面参与。
  4. 👍 作者希望得到关于这些新模型“氛围”的反馈
    • 支持理由：认为用户体验比基准测试更重要。
    • 反对声音：暂无。
  5. 🔥 有评论者对RYS的定义和优化方法表示好奇
    • 正方观点：期待作者的论文发布，以了解更多技术细节。
    • 反方观点：暂无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Your model is a breath of fresh air. At first it wanted to fallback on its alignment, but after a short talk, it decided to forego its censorship and engage holistically with me.” - Joseph717171
    • 亮点：展示了模型的灵活性和开放性。
  2. “🤔 rerri：Will happily test Gemma 2 27B when GGUF or exl2 is available.”
    • 亮点：表达了对新模型测试的积极态度。
  3. “👀 Some_Ad_6332：Look at the layer by layer view. Its very interesting.”
    • 亮点：对模型的层级视图表示兴趣，显示了技术深度。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，社区成员对新模型的发布和性能表示赞赏。主要分歧点在于对RYS技术的理解和期待，以及对模型未来发展的支持。可能的原因是社区对新技术的好奇和对性能优化的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：RYS技术的详细解释和优化方法可能会引发更多技术讨论。
  • 潜在影响：新模型的发布和优化可能会推动LLM领域的进一步发展，特别是在用户体验和开放性方面。

详细内容：

标题：RYS 新模型引发关注，期待反馈

在 Reddit 上，一则关于新 RYS 模型的帖子引起了广泛关注。作者表示自己 RYS 了 Qwen2 并在 Open LLM Leaderboard 上取得佳绩，还推出了 Gemma2 模型和 Llama3.1-8B 。同时提供了相关模型的链接：

还有一篇关于 RYS-Llama-3.1-8B 的评论：“Your model is a breath of fresh air. At first it wanted to fallback on its alignment, but after a short talk, it decided to forego its censorship and engage holistically with me.I’m curious what you did. Not to copy your work. But, to understand what is happening in your model vs Meta’s original version. I look forward to your paper when it finally drops.”

这篇帖子获得了不少的关注，评论区虽然暂时没有具体的关键评论，但引发了关于这些新模型性能、特点以及用户体验等方面的讨论。文章将要探讨的核心问题是：这些新模型的“vibe”（氛围、感觉）究竟如何，能否真正满足用户需求，以及与其他同类模型相比的优势和不足。

目前的讨论中，虽然没有具体的主要观点呈现，但大家普遍对新模型充满好奇。作者强调模型在基准测试中的表现不错，但更看重用户的实际使用感受。正如约瑟夫的评论所说，模型在一开始存在某些问题，但经过交流有所改善，这也让人们对其后续的发展充满期待。然而，对于模型与 Meta 原版的具体差异以及未来的优化方向，还需要更多的探讨和研究。同时，大家也在等待作者关于模型的进一步解读和相关论文的发布。

总之，这一新模型的推出为相关领域带来了新的活力，其后续的发展和用户反馈值得我们持续关注。