原贴链接

https://github.com/THUDM/LongWriter

讨论总结

本次讨论围绕LongWriter工具及其相关模型展开，主要关注点包括生成能力、章节连贯性、审查限制、技术调整以及用户的使用体验。讨论中，用户分享了各自的使用感受，提出了技术优化建议，并对未来可能出现的新模型表示期待。整体氛围较为积极，尽管存在一些技术挑战和限制，但用户普遍认为LongWriter在长文本生成方面具有潜力。

主要观点

  1. 👍 LongWriter能够生成高达10,000字的内容
    • 支持理由：生成的内容具有一致的语调，不会重复。
    • 反对声音：存在内容审查的问题。
  2. 🔥 模型在章节级别上能保持连贯性
    • 正方观点：实验项目在提示工程方面提供了宝贵的教育意义。
    • 反方观点：整本书的交错编排是一个挑战，每个章节容易变成独立的故事。
  3. 💡 LongWriter工具的实际表现与广告宣传不符
    • 支持理由：用户发现无法生成如广告所述的10,000字内容。
    • 反对声音：需要解除审查限制才能发挥其优势。
  4. 🚀 GLM4-9B模型在生成特定主题的章节时表现出色
    • 支持理由：模型会生成小的子章节和结论。
    • 反对声音：这被认为是模型本身的问题，而非长篇写作的添加。
  5. 🌟 用户期待未来会有更小的phi-3.5 mini模型
    • 支持理由：作为一个实验，该模型表现出色。
    • 反对声音：暂无。

金句与有趣评论

  1. “😂 I made this experiment that takes this a step further a few months ago.”
    • 亮点：作者分享了实验项目的背景和进展。
  2. “🤔 I tried it and it was interesting, but I couldn't make it write 10k words like advertised.”
    • 亮点：用户对工具的实际表现提出了质疑。
  3. “👀 OMG, I tested this and it completely ***blew me away.***”
    • 亮点：作者对工具的生成能力感到非常惊讶。
  4. “💡 Anyone mess with their agentwrite py code?”
    • 亮点：用户询问是否有人尝试过使用特定的代码。
  5. “🌟 I think 10k llama3.1 tokens will be a lot more words, though.”
    • 亮点：用户对未来模型的生成能力表示期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户普遍对LongWriter工具及其相关模型的生成能力表示认可。然而，也存在一些技术挑战和限制，如审查限制、章节连贯性问题等，这些分歧点主要源于工具的实际表现与广告宣传之间的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于新模型的讨论，如phi-3.5 mini模型。
  • 潜在影响：LongWriter工具及其相关模型的发展可能会对长文本生成领域产生重要影响，尤其是在文学创作和内容生成方面。

详细内容：

标题：LongWriter：从长上下文LLMs中释放超万字生成能力

最近，Reddit上一个关于“LongWriter: Unleashing 10,000+ Word Generation from Long Context LLMs”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了链接https://github.com/THUDM/LongWriter ，获得了众多用户的热烈讨论。点赞数和评论数众多，主要讨论方向集中在对LongWriter的使用体验、不同模型的差异以及相关技术问题等方面。

讨论焦点与观点分析： 有人几个月前就进行了类似实验，生成了约 10 万字的“小说”，并提供了 PDF 示例的链接https://github.com/curvedinf/novel-writer/。还提到当时的模型在章节规模上能保持连贯性，但整本书的交织处理超出了能力范围，在提示工程方面有一定教育意义。 有用户尝试后表示，虽然有趣，但未能如宣传般写出 10000 字，且认为不审查才能更好。还有用户分享了一些技术参数设置。 有人用 GLM4-9B 模型尝试，觉得很精彩，不过存在生成小分章节和结论的问题。 关于语言表达中代词的使用也引发了讨论，有人指出非英语母语者的表述习惯，也有人提到向 AI 询问偏好代词时的情况。 有人测试后被完全惊艳到，称其不仅能按宣传生成超万字，而且语气一致、不重复，只是存在审查问题。 有人询问是否有人修改相关代码，还有人对比了不同模型的表现。 有用户提出应在生成每“章节”的提示中添加特定内容，以优化生成效果。

总的来说，这次关于 LongWriter 的讨论展示了用户们丰富多样的观点和体验，为相关技术的发展和应用提供了有价值的参考。