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我正在用它写一本书，尽管有些地方它做得不对，但在超过30k的上下文长度下，它第一次给我的内容仍然相当不错，是我可以使用的。我在这里的某个地方读到过，该模型的实际上下文长度实际上只有16k，但根据我的经验，到目前为止这并不属实。结合其较为自然的写作风格，我目前没有必要切换到另一个模型。

这个模型让我希望我有一张更好的显卡。速度已经是开始时的一半了，但没关系。我可以接受这一点。

讨论总结

本次讨论主要围绕Mistral Nemo Instruct模型在长上下文处理和写作体验方面的表现展开。用户们分享了他们的使用体验，比较了该模型与其他模型如Llama3.1和InternLM 20B的优劣。讨论中涉及了模型的上下文长度、处理速度、输出长度偏好以及硬件需求等多个方面。尽管存在一些争议，如模型的实际上下文长度和处理速度，但多数用户对该模型的自然写作风格表示赞赏，并认为其在长上下文处理上表现尚可。

主要观点

  1. 👍 Mistral Nemo Instruct在处理30k长度的上下文时表现尚可
    • 支持理由：用户表示模型首次提供的内容可以直接使用，尽管存在一些错误。
    • 反对声音：与Llama3.1相比，其在长上下文处理方面并不突出。
  2. 🔥 用户认为模型的实际上下文长度超过16k
    • 正方观点：根据个人经验，模型的实际上下文长度超过16k。
    • 反方观点：有说法称模型的实际上下文长度仅为16k。
  3. 💡 用户赞赏模型的自然写作风格
    • 解释：用户表示模型的写作风格自然，目前没有切换到其他模型的需求。
  4. 👀 用户希望拥有更好的硬件以提高模型运行速度
    • 解释：用户表示模型的速度已经下降，但可以接受。
  5. 🤔 推荐使用InternLM 20B和MegaBeam-Mistral-7B-512k模型
    • 解释：用户认为这些模型在长上下文处理上优于Mistral Nemo Instruct。

金句与有趣评论

  1. “😂 Compared to Llama3.1, it doesn’t seem great at long contexts.”
    • 亮点：直接指出了Mistral Nemo Instruct在长上下文处理上的不足。
  2. “🤔 I prefer it over Llama since Llama tends to give me very brief replies. Mistral writes more by default.”
    • 亮点：强调了Mistral Nemo Instruct在输出长度上的优势。
  3. “👀 Give InternLM 20B a shot, I find it’s way better for long context.”
    • 亮点：推荐了其他模型，并指出其在长上下文处理上的优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户对Mistral Nemo Instruct模型的自然写作风格和长上下文处理能力表示满意。主要分歧点在于模型的实际上下文长度和处理速度，以及与其他模型的比较。这些分歧可能源于用户对模型性能的不同期望和使用场景的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：用户对不同模型在长上下文处理上的比较和推荐可能会引发更多关于模型选择和优化的讨论。
  • 潜在影响：随着用户对模型性能要求的提高，硬件需求和技术优化将成为未来讨论的热点。

详细内容：

标题：对 Mistral Nemo Instruct 在长文本处理上的印象

最近，Reddit 上有一个关于 Mistral Nemo Instruct 的热门讨论引起了大家的关注。原帖作者表示自己正在用它写一本书，尽管存在一些错误，但在超过 30k 的上下文长度时，首次生成的内容仍然相当不错，可用。还提到听说该模型实际的上下文长度其实只有 16k，但自己的体验并非如此。再加上其还算自然的写作风格，目前还不想换其他模型。不过这个模型让作者希望能有一张更好的卡，速度已减半，但还能接受。此帖获得了不少的点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在对 Mistral Nemo Instruct 与其他模型在处理长文本时的比较和使用体验。有人说，与 Llama3.1 相比，它在长文本处理上似乎不那么出色，对于 30k 个标记（约 100k 个字符）可能还可以。也有人表示自己的目标是写大约 35k 个单词，希望随着上下文长度的增加，模型能保持良好表现，因为相比 Llama 倾向给出的简短回复，更偏爱 Mistral。还有人好奇原帖作者使用的是什么卡/硬件运行，作者回复是在 4060ti 16gb 上，65k 上下文长度，需要约 13gb VRAM 及 Q4 缓存。另外有人推荐试试 InternLM 20B，称其在长文本处理上更好，还提到 megabeam mistral 在超长文本处理上比 Nemo 更出色。但也有人指出 Nemo 在较短的上下文处理上不错，但随着长度增加，似乎就会“忘记”上下文。不过大家也都表示，32K 的上下文长度算长，但并非超长。

总之，在这场讨论中，大家各抒己见，既有对 Mistral Nemo Instruct 的肯定，也有在与其他模型对比中的思考和建议。对于那些关注模型在长文本处理表现的人来说，这些讨论无疑具有重要的参考价值。