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我们终于使用最新的数据集训练了原始Magnum模型的续作。在各个方面，这都应该比v1 72b更优秀。我们还提供了GGUF和Exl2量化，因此您可以立即在家中开始使用该模型。如果您需要我们未提供的其他尺寸的量化，可以获取每个仓库中上传的measurements.json和imatrix.dat文件来制作您自己的量化。

https://huggingface.co/collections/anthracite-org/magnum-v2-66b1875dfdf0ffb77937952b

请尽情享受模型并玩得开心！一如既往，我们没有使用基准测试来评估模型，但氛围非常棒。

讨论总结

Reddit用户围绕新发布的Magnum-v2-72B模型展开了广泛的讨论，涵盖了从技术细节到用户体验的多个方面。讨论中，用户们对模型的训练方法、性能表现、存储需求以及使用指导提出了各自的看法和建议。尽管讨论热度不高，但这些内容为其他用户提供了宝贵的参考和反馈。

主要观点

  1. 👍 多轮次训练可能导致模型过拟合
    • 支持理由：nero10578分享了在训练模型时的经验，指出在某些情况下，模型会变得更为重复。
    • 反对声音：FullOf_Bad_Ideas讨论了模型训练中的挑战，包括如何选择最佳的超参数和避免过拟合。
  2. 🔥 新发布的Magnum-v2-72B模型是迄今为止最好的版本
    • 正方观点：Tzeig对新模型表示高度赞赏，认为这是迄今为止最好的版本。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 V2模型的紫色散文风格比V1更为明显
    • 解释：作者a_beautiful_rhind注意到V2模型在紫色散文风格上的变化，并计划进行A/B测试以比较两者的表现。
  4. 📦 评论者对新模型的发布表示感谢，但同时也表达了对存储空间不足的担忧
    • 解释：c3real2k提到由于不断推出的新模型，自己的存储空间已经接近极限。
  5. 🤔 评论者对如何运行或使用Magnum-v2-72B模型感到困惑
    • 解释：Skara109寻求具体的操作建议或提示，以便能够开始使用该模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 nero10578：Lol’d about the overfitting is all you need.”
    • 亮点：幽默地指出了过拟合问题在模型训练中的普遍性。
  2. “🤔 a_beautiful_rhind："Going to try it. I noticed that the V1 had very little purple prose and that all variants of V2 I try have much more."”
    • 亮点：具体指出了V2模型在紫色散文风格上的变化。
  3. “👀 c3real2k：At this rate I’m running out of storage with all the new magnum models… Thanks a lot!”
    • 亮点：幽默地表达了用户对存储空间不足的担忧。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向正面，用户对新模型的发布表示感谢和支持。然而，也存在一些担忧和困惑，如存储空间不足、模型使用方法不明确等。这些分歧主要源于用户对模型性能和使用体验的不同期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：用户对低显存版本的Mini-Magnum V2表示关注，这可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会推动相关领域的技术进步，同时也需要开发者关注用户的实际需求和反馈。

详细内容：

标题：Magnum-v2-72B 模型引发的热烈讨论

近日，Reddit 上出现了关于新训练的 Magnum-v2-72B 模型的热门讨论。原帖介绍了该模型已完成训练，使用了最新数据集，还提供了 GGUF 和 Exl2 量化，方便用户在家使用。帖子还提供了相关链接https://huggingface.co/collections/anthracite-org/magnum-v2-66b1875dfdf0ffb77937952b 。此帖获得了众多关注，引发了大量讨论。

讨论的焦点集中在多个方面。有人对模型的训练方式提出疑问，比如像“nero10578”用户就表示，在训练中经过多个时期，损失突然下降是否真的能让模型更好，因为他发现自己的数据集超过 1 个时期后模型会更重复。“FullOf_Bad_Ideas”用户则认为，按照模型卡，这存在一些问题。

还有用户分享了自己的测试经历，比如“FullOf_Bad_Ideas”提到自己花时间测试训练中的各种检查点，大多数情况下难以明确哪个模型更好或更差，社区包括自己在发布前测试不够。也有人对模型的表现给予肯定，像“Tzeig”就认为这是目前最好的一个。

对于模型的特点，不同用户也有不同看法。“a_beautiful_rhind”用户指出 V1 几乎没有华丽的描述，而 V2 的变体则有更多，这可以进行很好的对比测试。“ReMeDyIII”则表示不太喜欢这种华丽的描述，并分享了自己调整参数的做法。

同时，有人表示存储不够用，像“c3real2k”就抱怨新的 Magnum 模型太多导致存储不足。“Skara109”询问如何使用该模型，希望得到一些建议。还有用户关心模型是否为多语言，以及是否会有针对低 VRAM 和耐心不足用户的 Mini-Magnum V2 版本。

总的来说，这次关于 Magnum-v2-72B 模型的讨论呈现出观点的多样性和复杂性，涉及模型的训练、特点、使用以及适用性等多个方面。这也反映出用户对于新模型的关注和期待，以及在实际应用中所面临的各种问题和思考。