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大家好，LLamas，有什么新鲜事吗？

在Anthracite总部，我们一直在酝酿一些非常特别的东西，现在快戴上手套，因为Magnum 12b v2.5刚刚出炉。

这个模型采用了混合强化学习策略进行调校，我们说的是KTO + DPOP，在我们的测试中它确实表现出色！

我们使用了原始模型中的“拒绝”数据，以及原始微调数据集作为“选择”，这就像是在教AI拥有良好的品味。

那么，你们还在等什么呢？快去试试看，告诉我们它是否让你质疑现实！嘿，如果你心情不错，就点个赞吧，这有助于喂养AI，或者别的什么。

TL;DR: 新的Magnum模型发布了。它有KTO。它是实验性的。它很棒。快去体验吧。

exl2 + gguf + fp16可以在这里找到：https://huggingface.co/collections/anthracite-org/magnum-v25-66bd70a50dc132aeea8ed6a3

讨论总结

Reddit用户对新发布的Magnum 12b v2.5模型进行了深入讨论，涵盖了模型的性能、配置、与其他模型的比较以及用户体验等多个方面。讨论中既有对模型性能的积极评价，也有对配置问题的反馈和与其他模型的比较。总体来看，用户对新模型的表现持有较高期待，但也提出了一些实际使用中遇到的问题和改进建议。

主要观点

  1. 👍 模型性能出色
    • 支持理由：模型在对话中表现出极高的连贯性和理解能力，远超其他开源模型。
    • 反对声音：模型有时过于华丽，容易转向不适当的内容。
  2. 🔥 配置问题
    • 正方观点：用户在使用模型时遇到了配置问题，如无限循环生成内容。
    • 反方观点：有用户提供了配置调整的建议，帮助解决这些问题。
  3. 💡 与其他模型的比较
    • 解释：用户将Magnum 12b v2.5与Mistral Nemo Instruct和Celeste 1.6等模型进行了比较，指出了各自的优缺点。

金句与有趣评论

  1. “😂 DeepWisdomGuy：Sure, but the pitch kinda feels like AI with an "and say it with Moxie™" instruction thrown in.”
    • 亮点：幽默地指出了推广方式的商业化倾向。
  2. “🤔 Playful_Criticism425：Is this written by ChatGPT or by your very own model”
    • 亮点：提出了对帖子内容来源的怀疑，引发了对模型真实性的思考。
  3. “👀 mrjackspade：This model is absolutely insane.”
    • 亮点：高度评价了模型的性能，表达了对新技术的惊叹。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对新模型的性能和潜力表示了高度期待。然而，也存在一些对配置问题和模型行为的担忧，这表明用户在使用过程中遇到了一些挑战。主要分歧点在于模型的实际表现和预期之间的差距，以及配置和使用上的技术难题。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的配置和使用技巧可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会推动相关领域的技术进步和应用拓展。

详细内容：

标题：新发布的 Magnum 12b v2.5 模型在 Reddit 引发热烈讨论

近日，在 Reddit 上，一则关于 Magnum 12b v2.5 模型的帖子引发了众多网友的关注。该帖子介绍了这款采用混合强化学习策略（KTO + DPOP）进行调优的新模型，并提供了相关的下载链接https://huggingface.co/collections/anthracite-org/magnum-v25-66bd70a50dc132aeea8ed6a3。帖子获得了较高的关注度，评论区也十分热闹。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

一些用户对宣传方式提出了质疑，如[DeepWisdomGuy]认为其宣传语有种“AI 加上特定指令”的感觉。

对于模型的性能，评价不一。[mrjackspade]称赞该模型“绝对疯狂”，在交流中产生了比其他开源模型更连贯的响应，甚至感觉像 100B+的模型。但也有像[s101c]这样的用户表示下载的 Q5_K 版本与 v1 无异，认为其表现平庸。[u/onicarps]则通过个人经历分享说在其 rtx2070 8gb 上运行 q4 效果很好。

关于模型与其他类似模型的比较，[ArsNeph]询问与 V2 的对比情况，[martinerous]则提到是否尝试过基础的 Mistral-Nemo。

在使用体验方面，[mgr2019x]反映遇到了主要是无尽生成的问题。[u/martinerous]希望这次的模型不像之前的 Magnum-32b-v2 那样容易涉及 NSFW 内容，并对其训练数据表示好奇。

对于模型的参数和性能特点，[WazzaBoi_]询问 IQ4 和 Q4 的区别，[Majestical-psyche]关心其训练的上下文长度。

总的来说，用户们对 Magnum 12b v2.5 模型的看法各有不同，既有对其出色表现的称赞，也有对存在问题的担忧和质疑。这种多样性的观点反映了大家对新模型的高度关注和期待。