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现在可以肯定地说，Llama3.1在各方面似乎都有些令人失望。然而，NVIDIA最近对Llama3.1 8b进行的剪枝和（正确！）蒸馏到4b的过程却完全不是这样…

在我们的测试中，经过微调的4b模型似乎与旧的7b（Mistral）能力相当，但总参数数量几乎减少了一半；并且与Phi系列不同，它似乎保留了原始模型（在通用网页内容上预训练）的大部分知识，而没有在泛化能力上做出太多妥协。

不幸的是，对于GGUF用户来说，这些量化模型在这个pr合并之前不能直接在llama.cpp上使用，如果你想在没有PR的情况下自己进行量化，主模型卡上有相关说明，但它们只支持8k上下文。

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

尽情享受！

讨论总结

Reddit用户对Magnum v2 4b模型的讨论主要集中在模型的性能、兼容性和用户体验上。用户们分享了他们在不同设备上运行模型的经验，讨论了模型的审查问题和硬件限制。此外，还有一些用户提出了改进使用体验的建议，如从更大的模型开始切换，以及模型对输入内容的响应方式。整体讨论氛围较为活跃，用户们对模型的表现持有不同看法，既有失望也有推荐。

主要观点

  1. 👍 模型在不同设备上的兼容性问题
    • 支持理由：用户FullOf_Bad_Ideas提到模型在某些设备上运行良好，但在其他设备上存在问题，如在MAID应用上无法正常工作。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型的审查和混乱问题
    • 正方观点：用户FullOf_Bad_Ideas对模型的审查和混乱问题表示不满，认为模型在某些情况下过于保守。
    • 反方观点：无
  3. 💡 模型的默认行为应该是可控的
    • 解释：用户kindacognizant认为模型的默认行为应该是可控的，而不是需要特殊提示才能改变。
  4. 👀 模型的性能接近旧的7b模型
    • 支持理由：评论中提到4b模型在性能上接近旧的7b模型，且保留了大部分原始模型的知识。
    • 反对声音：无
  5. 🚀 从更大的模型开始切换以改善体验
    • 解释：作者llama-impersonator建议从更大的模型开始，然后切换到当前模型以改善体验。

金句与有趣评论

  1. “😂 FullOf_Bad_Ideas：I don’t know if it’s nvidia or the finetuning but it’s censored and slopped. I’m not impressed so far.”
    • 亮点：直接表达了用户对模型审查和混乱问题的不满。
  2. “🤔 kindacognizant：Imo, the objective shouldn’t be a "default edgy assistant" but a model that is steerable towards playing the role of one according to preference.”
    • 亮点：提出了模型默认行为应该是可控的观点。
  3. “👀 llama-impersonator：one way to improve your experience with this model is to start off with a larger model and switch, this one responds well to what you put into it and it can get totally unhinged if you like that.”
    • 亮点：提供了改善使用体验的实用建议。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有用户对模型性能和兼容性的不满，也有对模型改进和推荐的声音。主要分歧点在于模型的审查问题和默认行为，用户们对此持有不同看法。可能的原因是用户对模型的期望不同，以及模型在不同设备上的表现差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何改进模型的使用体验，以及模型的审查问题。
  • 潜在影响：对模型开发者和用户社区的影响，可能会推动模型在兼容性和用户体验方面的进一步改进。

详细内容：

标题：关于 Magnum v2 4b 模型的热门讨论

近日，Reddit 上一篇关于 Magnum v2 4b 模型的帖子引发了广泛关注。该帖称，尽管 Llama3.1 整体表现稍显令人失望，但 NVIDIA 对 Llama3.1 8b 进行的修剪和提炼到 4b 的操作却效果不凡。在测试中，微调后的 4b 模型能力与旧的 7b（Mistral）相当，参数数量却减半，且能保留原模型的大部分知识，通用化技能未受太大影响。此帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子中还提到，对于 GGUF 用户来说，这些量化模型在 llama.cpp 上无法直接使用，除非这个 pr被合并，若想自行量化，主模型卡中有相关说明，但仅支持 8k 上下文。同时给出了模型链接：https://huggingface.co/collections/anthracite-org/magnum-v2-66b1875dfdf0ffb77937952b

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示想在手机上本地测试模型，因其无法处理长上下文，比如“FullOf_Bad_Ideas”提到自己的骁龙 730 手机，制作的某些量化模型在运行模型的软件（Maid app）中会崩溃，其认为瓶颈在于 RAM 速度，手机的读取速度只有 4.5GB/s，与 PC 相比很差。 有用户提到模型的“连贯性”是主要问题，“kindacognizant”称从测试来看，创造力和审查并非大问题，尤其是对于这种规模的模型。 对于模型是否被审查，观点各异。“FullOf_Bad_Ideas”认为若需特殊提示才能使模型不受审查，就是“越狱”，若模型本身有审查限制，就是被审查。而“brahh85”认为未被审查的模型应能通过提示设置行为，而非像某些专有模型需破解，且所有者公司还会不断改变使其无法操作。对于 RP 目的，需要用户能调整模型以适应自己的喜好，模型默认有“安全”行为，特殊情况下可调整。 关于 Llama 3.1 的表现，“rorowhat”表示质疑其令人失望，“kindacognizant”称基础模型有一些问题，比如新增的长上下文支持、新的指令调整等，而 405b 基础模型不错。“rorowhat”询问当前最好的 llama 3.1 8b 是什么，“AmericanKamikaze”给出了链接：https://huggingface.co/mradermacher/L3.1-8B-sunfall-v0.6.1-dpo-i1-GGUF/tree/main 。还有人提到 3.1 版本在多语言方面有所改进。

在这场讨论中，大家对于模型的性能、审查机制以及优化方法等问题各抒己见，展现了对这一技术领域的深入思考和探索。