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只是想知道我可以尝试什么。我有RTX 3060 12G和32G的ddr5内存作为可用系统规格。 如果能通过ollama运行，那就更好了。

谢谢！

讨论总结

本次讨论主要围绕“哪个本地大型语言模型（LLM）最适合用于创意写作任务”这一主题展开。原帖作者提供了自己的系统配置（RTX 3060 12G & 32G ddr5 ram），并询问是否可以通过ollama运行。评论中，多位用户推荐了Gemma 2 27B模型，认为其在创意写作方面表现出色，尽管存在一些限制如上下文窗口较小。此外，也有用户讨论了模型的量化问题及其对GPU性能的影响。讨论中还涉及了其他模型如Dolphin-2.9.1-Mixtral-1x22B和longwriter等，以及通过Hugging Face平台选择模型的建议。总体上，讨论涉及了模型的选择、性能、量化和工具接口等多个方面。

主要观点

  1. 👍 Gemma 2 27B模型在创意写作任务中表现优秀
    • 支持理由：用户对Gemma 2 27B的创意性和灵活性给予了正面评价。
    • 反对声音：存在一些限制如上下文窗口较小。
  2. 🔥 模型的量化可能影响其在特定GPU上的运行性能
    • 正方观点：量化问题需要考虑，以确保模型在特定硬件上的有效运行。
    • 反方观点：通过适当的工具和接口，如LM Studio，可以更容易地判断模型是否适合特定系统。
  3. 💡 推荐使用Hugging Face平台上的模型进行创意写作
    • 解释：具体推荐的模型包括Rocinante-12B-v1、Gemmasutra-Pro-27B-v1、magnum-12b-v2.5-kto和Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3，这些模型在写作风格方面有良好表现。
  4. 🌟 70亿参数以下的语言模型缺乏创造力
    • 解释：顶级模型包括midnight miqu、llama 3.1 70b和cathallama 70b i1，而70亿参数以下的模型被认为创造力不足。
  5. 🚀 ollama与LM Studio相比的优势
    • 解释：ollama更简单，可以使用多种前端UI，而LM Studio则提供了下载和交互模型的接口。

金句与有趣评论

  1. “😂 ambient_temp_xeno：mistral nemo instruct”
    • 亮点：简洁而富有创意的模型推荐。
  2. “🤔 benkei_sudo：I also vote for gemma 2 27b. Even the 9b version is surprisingly good for basic tasks.”
    • 亮点：对Gemma 2 27B模型的全面认可。
  3. “👀 kif88：Its writing style and narrative are at the least different.”
    • 亮点：强调模型在写作风格和叙事上的独特性。
  4. “😎 ttkciar：Gemma2-27B is indeed quite good at creative writing.”
    • 亮点：直接肯定Gemma2-27B在创意写作上的表现。
  5. “🌟 JoyousGamer：LM Studio… its the interface for both downloading the model as well as interacting with it.”
    • 亮点：介绍LM Studio作为模型下载和交互的工具。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户对Gemma 2 27B等模型表示认可，并分享了使用经验。主要分歧点在于模型的量化问题和GPU性能影响，以及不同模型在创意写作上的表现。可能的原因是用户对创意写作的高要求和对模型性能的实际考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括模型的量化技术改进和更多创意写作模型的推荐。
  • 潜在影响：对创意写作领域的影响可能包括更多高效、灵活的模型出现，以及用户对模型性能和创意性的更高要求。

详细内容：

《探讨适合创意写作任务的本地 LLM》

在 Reddit 上，一则题为“Which local LLM is best for creative writing tasks?”的帖子引起了广泛关注。该帖作者表示自己拥有 RTX 3060 12G 显卡和 32G 的 ddr5 内存，想知道能尝试哪些本地语言模型，若能通过 ollama 运行则更好，并向大家寻求建议。此帖获得了众多回复，引发了热烈讨论。

讨论焦点主要集中在对各种本地语言模型在创意写作任务方面表现的评价和推荐。有人认为 mistral nemo instruct 不错；也有人投票给 gemma 2 27b，称其即便是 9b 版本对于基础任务也表现出色。有人提到 Gemma2-27B 在创意写作方面相当出色，其衍生的 Big-Tiger-Gemma-27B 甚至更好，但可能在量化到足以适配楼主的 GPU 时存在问题。还有人推荐 Dolphin-2.9.1-Mixtral-1x22B 作为次选。

有用户提问何为量化以及如何知晓模型是否适配自己的 GPU/系统，有人回复可以查看 LM Studio，称其会告知系统是否支持，这是下载模型和进行交互的最简单方式。

有用户根据基准测试认为，最佳的开放权重模型是 Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3。还有用户分享了自己的私人基准测试结果，认为低于 70b 参数的模型在创意方面表现不佳，并对不同模型进行了分级。

有人推荐了在 Writing Style 部分名列前茅的一些模型，如 Rocinante-12B-v1、Gemmasutra-Pro-27B-v1 等。也有人提到 longwriter，称其能一次性生成大量连贯的 tokens，但输出太长会导致某些界面崩溃。

对于 ollama 和 LM Studio 的比较，有人认为 ollama 更简单，并且可以使用多个前端界面。

在这场讨论中，大家各抒己见，尽管存在分歧，但对于探索适合创意写作任务的本地语言模型都充满热情。不同的模型在不同用户的使用体验中表现各异，这也反映出选择适合自己需求和系统配置的模型的重要性。

不过，目前仍没有一个能让所有人都满意的定论，还需要更多的实践和探索来找到最理想的解决方案。