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
- 👍 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
- 🔥 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
- 💡 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。
- 👀 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
- 🚀 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
- “😂 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。
- “🤔 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。
- “👀 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。
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