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我们即将揭晓迄今为止最大的Magnum模型：Magnum-v2-123B，基于MistralAI的大型模型。该模型与我们其他v2模型使用了相同的数据集进行训练。

我们尚未进行任何评估/基准测试，但在测试过程中它表现出了良好的势头。总体来看，它似乎是对之前Magnum模型的升级。如果您有任何反馈，请告诉我们 :)

该模型在RunPod上使用8x MI300 GPU进行训练。快速傅里叶变换（FFT）的成本相当高，因此我们很高兴它能有如此出色的表现。请尽情使用它！

讨论总结

新发布的Magnum 123B模型在Reddit上引起了广泛的关注和讨论。用户们对这一大型模型的发布感到兴奋和期待，普遍认为这是一个重大的技术进步。讨论主要集中在模型的性能、优化建议、使用体验以及与现有模型的比较上。用户们对模型的创意写作能力表示期待，同时也关注模型的量化问题和硬件配置需求。此外，许可证限制和模型在不同平台的部署问题也受到了一定的关注。整体上，讨论氛围积极，用户们对新模型的未来表现充满期待。

主要观点

  1. 👍 对Magnum 123B模型的发布感到兴奋

    • 支持理由：用户们对新模型的性能和潜力表示乐观，认为这是一个重大的技术进步。
    • 反对声音：暂无明显反对声音，多数用户持积极态度。

  2. 🔥 期待模型的创意写作能力

    • 正方观点：用户们认为新模型在创意写作方面可能比GPT4更可控和稳定。
    • 反方观点：有用户担忧使用其他LLM的输出作为训练数据可能导致模型学习到不良习惯。

  3. 💡 对模型的量化问题和硬件配置需求进行讨论

    • 用户们讨论了模型的量化过程和硬件配置，提出了具体的改进建议和使用体验分享。

  4. 🌟 感谢开发团队的持续努力

    • 用户们对开发团队的辛勤工作表示感谢，期待更多类似模型的发布。

  5. 🤔 关注模型的许可证限制和部署问题

    • 用户们讨论了模型的许可证限制可能影响其在某些平台的部署，希望相关平台能够申请许可证。

金句与有趣评论

  1. “😂 Exciting! Thanks for your continued work on these models.” - 用户对新模型的发布表示兴奋和感谢。

    • 亮点：表达了对开发团队持续努力的赞赏。

  2. “🤔 Isn’t it a bad idea to train on the outputs of other LLMs?” - 用户对模型训练数据的来源表示担忧。

    • 亮点：引发了关于模型训练数据选择的深入讨论。

  3. “👀 Great to see a FFT of Mistral 123B, and thank you for sharing your training observations in the readme.” - 用户对模型的训练观察表示感谢。

    • 亮点：体现了用户对模型训练过程的兴趣和认可。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户们对新发布的Magnum 123B模型表现出极高的热情和期待。主要分歧点在于模型的训练数据来源和量化问题，部分用户对此表示担忧。可能的原因包括对模型性能的期望和对技术细节的关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的创意写作能力和量化问题可能会引发后续的深入讨论。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会推动相关技术的发展，并对创意写作和人工智能领域产生积极影响。

详细内容：

标题：Magnum 123B 模型发布引发 Reddit 热议

近日，一则关于 Magnum 123B 模型发布的帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖称：“我们准备推出迄今为止最大的 Magnum 模型：Magnum-v2-123B ，它基于 MistralAI 的 Large 模型。此模型与我们其他 v2 模型使用相同的数据集进行训练。我们尚未进行任何评估/基准测试，但在测试期间效果不错。总体而言，它似乎是对之前 Magnum 模型的升级。如果您有任何反馈，请告诉我们。该模型使用 8x MI300 GPU 在 RunPod 上进行训练，FFT 成本很高，但最终结果令人满意。请尽情使用！”此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示兴奋并感谢团队的持续努力。也有人询问何时能推出午夜 miqua 123b 。还有人称赞这一成果，称其为最喜爱的模型。 关于模型的特色，有人认为其擅长创意写作，且不仅限于 NSFW 领域。但也有人质疑基于其他 LLM 输出进行训练是否是个好主意，认为应使用人们实际创作的内容进行训练，否则可能会学到其他 LLM 的不良习惯。有人则认为新的基于其他 LLM 输出训练的模型比仅基于人类数据训练的旧模型更好。但也有人表示，在创意写作方面，纯粹基于人类数据训练的模型可能更具创造力。 有人询问关于微调的学习途径，还有人提供了相关链接：https://colab.research.google.com/drive/1njCCbE1YVal9xC83hjdo2hiGItpY_D6t?usp=sharing#scrollTo=itWuaqLqATRa 。 对于模型的运行和量化，有人提到需要至少 64GB 的 RAM 来运行，有人希望获得不同的量化版本。有人分享了自己的使用体验，称其为新的喜爱的角色扮演模型，也有人遇到了生成乱码或在特定情境下表现不佳的问题。

在这场讨论中，大家对于 Magnum 123B 模型充满期待，同时也对其训练方式、性能表现、使用便利性等方面进行了深入探讨。未来，我们期待看到这个模型在实际应用中的更多精彩表现。