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问候。

在使用Mistral Nemo 12B进行翻译时遇到了一个奇怪的问题。

以下是设置：

提示： 你是一个多语言翻译器，你将把用户输入的文本翻译成()语言。在翻译时，我需要你输出通顺的句子，这些句子要有意义并遵循输出语言的语法。你需要保持输入文本的风格、类型和格式，同时保持原始含义。

我将长输入文本切成1000个令牌的片段，并按顺序以聊天格式输入。我尊重这可能有助于它更好地理解上下文。

然而，另一方面，当我尝试使用它来翻译一段非常长的文本，比如3万个令牌，在总共10000个令牌之后，性能严重下降。

发生的情况是，模型开始忽略近一半的输入，只是用另一种语言简短地总结输入文本，这是非常不可取的。

有没有任何提示解决方案或类似大小的模型可以避免这个问题？根据我的经验，使用像Qwen和Command R +这样的大型模型在输入10k+令牌时肯定更好，但类似的问题仍然可能发生。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于使用Mistral Nemo 12B进行长文本翻译时遇到的问题，特别是当处理超过10,000个token的长文本时，模型性能显著下降，导致翻译结果仅为原文的简短摘要。讨论中涉及了多种解决方案，包括调整模型参数、使用更小的文本块、优化模型设置等。同时，也有用户比较了不同模型在处理长文本翻译时的表现，提出了一些有价值的见解和建议。

主要观点

  1. 👍 降低温度和移除重复惩罚
    • 支持理由：这些设置在处理长文本时可能是有害的，移除后可能提高翻译精确度。
    • 反对声音：暂无明确反对意见。
  2. 🔥 使用自动评分和优化模型设置
    • 正方观点：通过自动评分任务并使用optuna/hyperopt优化模型设置可以暴力解决问题。
    • 反方观点：暂无明确反对意见。
  3. 💡 使用更小的文本块和重新排序文本
    • 解释：这种方法有助于改善翻译效果，特别是在处理长文本时。
  4. 👀 通过生成明确答案的测试集来验证翻译质量
    • 解释：这种方法可以更准确地评估模型的翻译性能。
  5. 🌟 使用system_message来固定提示指令
    • 解释：这有助于避免模型在处理长文本时忘记最初的任务提示。

金句与有趣评论

  1. “😂 Acrolith：I have not tried this, so I’m just guessing here, but did you try turning the temperature way down and removing all types of repetition penalties (including DRY/Mirostat etc)?”
    • 亮点：提出了一个创新的解决方案，尝试调整模型参数以改善翻译质量。
  2. “🤔 mikaelhg：Further, find a way to score the task automatically, and then run optuna/hyperopt on the available model settings. Brute force your way to victory.”
    • 亮点：提出了一个强有力的方法，通过自动化评分和优化模型设置来解决问题。
  3. “👀 VirTrans8460：Try using smaller chunks and reordering the text for better translation.”
    • 亮点：提供了一个实用的建议，通过改变文本处理方式来改善翻译效果。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术讨论和解决方案的提出。主要分歧点在于不同用户对模型性能和优化方法的看法，以及对不同模型在长文本翻译中的表现评价。可能的原因是用户对模型的期望和实际表现之间的差距，以及对不同优化方法的有效性存在不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何更有效地处理长文本翻译，以及如何优化模型设置以提高翻译质量。
  • 潜在影响：这些讨论可能会推动模型开发者进一步优化模型，特别是在处理长文本翻译方面的性能，从而提高翻译质量和用户体验。

详细内容：

《关于 Mistral Nemo 翻译模型的性能争议》

在 Reddit 上，有一篇关于 Mistral Nemo 翻译模型的讨论引起了广泛关注。这篇帖子指出，在使用 Mistral Nemo 12B 进行翻译时，当处理长文本，如 3 万 tokens 左右，在输入超过 1 万 tokens 后，性能严重下降，模型会忽略近一半的输入内容，只是给出输入文本的简短总结。此帖获得了众多用户的评论和探讨。

讨论的焦点主要集中在如何解决这一问题以及不同模型的性能比较。有人提出，可以尝试降低温度和去除所有类型的重复惩罚，还可以通过自动评分任务，并对可用的模型设置进行优化。也有人建议使用更小的文本块并重新排序来优化翻译。还有用户认为，周期性地重复提示可能有助于解决问题，或者使用系统消息来进行提示指令。

有用户分享道：“在我的测试中，Mistral Nemo 在翻译方面表现糟糕。Llama 3.1 在翻译任务或理解非英语语言方面要好得多。”但也有人指出，Gemma 27B 是目前为止最好的本地翻译模型，不过客观地说，与 gpt4/4o 相比，它们都还有所不足。

同时，还有用户提到，使用更小的文本块并从线程历史中创建嵌入，以及调整温度等方式。还有人表示，超过 2 万 tokens 时，任何小型模型都会出现严重的性能下降。

总体而言，关于如何解决 Mistral Nemo 翻译模型的长文本处理问题，大家提出了众多方案，但仍未达成一致。究竟哪种方法能够真正有效地提升模型性能，还有待进一步的实践和探索。