原贴链接

打算测试一批70B模型。重点是写作和角色扮演。目前正在测试多个模型，并创建一个小的内部列表用于合并。

讨论总结

本次讨论主要围绕70B模型在写作和角色扮演（RP）中的应用展开。用户分享了他们使用过的多个70B模型，如Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated-GGUF、New-Dawn-Llama-3-70B-32K-v1.0-i1-GGUF等，并强调这些模型在创意性和性能上的优势。讨论中还涉及模型的量化问题，以及不同量化级别对性能的影响。此外，用户还探讨了当前最先进（SOTA）模型的概念，强调使用个人偏好的重要性。总体而言，讨论氛围积极，用户们分享了各自的体验和见解，对模型的性能和优化提出了期待。

主要观点

  1. 👍 Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated-GGUF成为日常驱动
    • 支持理由：因其上下文窗口和创意性而受到推崇。
    • 反对声音：无明显反对意见。
  2. 🔥 模型量化对性能的影响
    • 正方观点：量化级别影响模型的速度和性能。
    • 反方观点：无明显反对意见。
  3. 💡 当前模型在创意写作和角色扮演方面的局限性
    • 解释：用户期望有新的模型能带来突破，提升RP体验。

金句与有趣评论

  1. “😂 LongjumpingDrag4：This is my new daily driver because of the context window and it’s plenty creative at a higher temp.”
    • 亮点：强调了模型的创意性和性能。
  2. “🤔 sophosympatheia：We sorely need a new, truly next-gen local model for the GPU poor that demolishes everything that came before it.”
    • 亮点：表达了对于新一代模型的迫切需求。
  3. “👀 TastesLikeOwlbear：Having more attention heads can influence the model’s chances of determining more of the important things in the context that should influence the output.”
    • 亮点：讨论了模型结构对性能的影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户们分享了各自的体验和见解，对模型的性能和优化提出了期待。主要分歧点在于模型的量化问题和性能优化，用户们对此进行了深入的技术讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：新一代模型的开发和应用。
  • 潜在影响：对创意写作和角色扮演领域可能带来革命性的变化。

详细内容：

标题：探索 70B 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“70B 模型推荐”的帖子引起了广泛关注，收获了众多评论。帖子的作者表示正在测试众多 70B 模型，并创建内部列表用于合并，重点在于写作和角色扮演（RP）。

讨论的焦点主要集中在不同 70B 模型的特点和使用体验。有用户分享了自己常用的模型链接，如 https://huggingface.co/mlabonne/Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated-GGUF 等。

一些用户表示自己在模型选择上落后于最新趋势。也有用户认为选择模型应根据个人喜好，因为不同模型在 RP 方面表现各异。

有用户指出，像 70B 这样较大参数的模型通常对于创意写作是必要的，比如能够更好地处理大量需要跟踪的细节和微妙之处。有用户分享道：“70B 是通常保证良好创意写作的最小参数。有很多东西要跟踪，很多细微差别较小的模型无法处理。”

然而，也有用户提出质疑，认为这不仅是技术问题，人的判断和辨别力也很关键。

在实际使用中，用户遇到了各种问题。例如，一位新接触本地 LLM 的用户表示运行某些模型速度极慢，询问量化方式和硬件配置的影响。对此，有用户详细解释道：“1. 如果整个模型大小无法适应 VRAM，速度会显著变慢。2. 要在 24GB VRAM 上使用 70B 大小的模型，需要非常小的量化，如 IQ2_XS。3. 量化过小会面临很多质量问题，Q4 是较好的选择。”

关于不同 70B 模型在 RP 中的表现，用户们也各有看法。有的认为某些模型更具创意，有的则看重其对故事情节的准确遵循。

总之，Reddit 上关于 70B 模型的讨论展现了用户们在模型选择、使用体验和性能优化等方面的多样观点和丰富经验。但究竟如何找到最适合自己需求的 70B 模型，仍需用户根据自身情况不断探索和尝试。