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描述： LongWriter-glm4-9b基于glm-4-9b训练，能够一次性生成10,000+字的内容。

他们还推出了llama 3.1版本。

链接：

LongWriter-glm4-9b

LongWriter-llama3.1-8b

编辑：llama3.1版本的bartowski quants链接：https://huggingface.co/bartowski/LongWriter-llama3.1-8b-GGUF

讨论总结

Reddit用户对THUDM发布的LongWriter-glm4-9b和LongWriter-llama3.1-8b模型表现出高度兴趣。讨论主要集中在模型的性能、输出长度和资源需求上。用户对新模型的兴奋之情溢于言表，同时也对模型的审查情况和是否能生成更长的内容表示关切。此外，一些用户分享了模型的具体链接和更新信息，显示出对技术细节的关注。讨论中还涉及了模型的具体格式（ggufs）和如何调整提示格式以解决模型响应重复的问题。

主要观点

  1. 👍 对新发布的模型感到兴奋
    • 支持理由：用户对能够生成超过10,000字内容的模型表示兴奋，认为这是技术的一大进步。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数用户持积极态度。
  2. 🔥 询问是否有人愿意制作Exl2版本的模型
    • 正方观点：用户对新版本模型的需求表示期待，希望有更多选择。
    • 反方观点：无明显反方观点，多数用户持中立态度。
  3. 💡 关心模型是否经过审查
    • 解释：用户对模型的审查情况表示关切，担心未经审查的模型可能存在风险。
  4. 🚀 表达对更长输出内容的渴望
    • 解释：用户希望能够生成更长的内容，以满足特定需求。
  5. 🤔 对8B模型生成10,000+字的能力表示怀疑
    • 解释：用户对模型能否生成内部一致、连贯的思维表示怀疑，认为这将是一项惊人的成就。

金句与有趣评论

  1. “😂 ProcurandoNemo2：Sounds exciting.”
    • 亮点：简洁表达了用户对新模型的兴奋之情。
  2. “🤔 Incognit0ErgoSum：So the question is, are those 10,000+ words an internally consistent, coherent thought?”
    • 亮点：提出了对模型生成内容连贯性的关键问题。
  3. “👀 ServeAlone7622：I can now confirm they did in fact mess up the prompt format.”
    • 亮点：用户通过实际操作发现了模型使用中的问题，并成功解决了问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数用户对新模型的发布表示兴奋和期待。主要分歧点在于对模型生成内容的连贯性和资源需求的担忧。这些分歧可能源于对新技术的谨慎态度和对性能的实际需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型生成内容的连贯性和资源需求的深入讨论可能会引发更多技术细节的探讨。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会推动相关领域的技术进步，特别是在长文本生成和资源优化方面。

详细内容：

标题：THUDM 推出 LongWriter-glm4-9b 与 LongWriter-llama3.1-8b

这篇在 Reddit 上引起关注的帖子，主要介绍了 THUDM 训练的 LongWriter-glm4-9b 和 LongWriter-llama3.1-8b。其中提到 LongWriter-glm4-9b 基于 glm-4-9b 训练，能够一次性生成 10,000 多个字。帖子还提供了两个模型的相关链接：LongWriter-glm4-9b 、LongWriter-llama3.1-8b 。此外，编辑补充了 llama3.1 版本的 bartowski quants 链接：https://huggingface.co/bartowski/LongWriter-llama3.1-8b-GGUF 。然而，该帖子的评论区目前暂时没有有价值的讨论内容。

文章将要探讨的核心问题是：这两个新推出的模型在实际应用中的表现如何？它们能否真正满足用户对于长篇内容生成的需求？其性能和效果是否能够超越现有的同类模型？

由于目前评论区内容有限，我们期待后续能有更多用户分享他们对这两个模型的看法和使用体验，从而为我们深入了解这两个模型提供更多有价值的信息。