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https://huggingface.co/FluffyKaeloky/Luminum-v0.1-123B

我首次尝试了除了frankenmerge之外的模型合并。受Nemo合并的启发，我创建了Luminum，这是一个以Mistral大型为基础，合并了Lumimaid-v0.2-123B和Magnum-v2-123B的模型。

总的来说，我觉得每个模型都有其缺陷，Mistral大型基础模型是最聪明的，但尽管它是未经审查的，却缺乏一些润色；Lumimaid在这方面相当不错，但我认为它失去了一些脑力；Magnum非常有创造力，但段落之间几乎没有对话，一直在喋喋不休。

我觉得这个合并模型能够保留每个模型的优点，减少它们的缺陷。到目前为止，我没有注意到在理解和推理方面与Mistral大型基础模型有太多差异，同时拥有一个更加‘多样化’的词汇表。它还吸收了Magnum的一些创造性写作，而不会过于压倒性。

让我知道你的想法！

讨论总结

本次讨论围绕Luminum-123B模型的合并效果展开，用户们分享了他们对模型在不同方面的表现的看法。主要集中在模型的智能性、无审查能力、写作风格以及与其他模型的比较。此外，还有用户提到了其他潜在的改进模型，并期待新的版本发布。整体讨论氛围较为积极，但也存在对排名和模型表现的争议。

主要观点

  1. 👍 Luminum-123B在UGI-Leaderboard中被评为最佳的123B模型
    • 支持理由：该模型在无审查助手方面表现出色，愿意回答几乎任何问题。
    • 反对声音：有用户对UGI-Leaderboard的排名表示质疑，认为Claude Opus应排名更高。
  2. 🔥 该模型是第一个超越原始指令的123B模型
    • 正方观点：合并保留了各模型的最佳品质，增加了智能性。
    • 反方观点：无明显反对声音，但有用户期待更多改进。
  3. 💡 有用户认为Magnum 123B在写作风格上更具吸引力
    • 解释：评论中提到Magnum的创意写作能力，但也有用户认为其过于冗长。

金句与有趣评论

  1. “😂 Best 123B and second best model overall!”
    • 亮点：DontPlanToEnd对Luminum-123B的高度评价，显示其优秀性能。
  2. “🤔 It’s really a testament to how good Lumimaid, Magnum and Mistral large are to be honest!”
    • 亮点：Fluffy_Kaeloky对合并模型的认可，强调各模型的优点。
  3. “👀 Awesome model! Have you considered another 123B model - migtissera/Tess-3-Mistral-Large-2-123B?”
    • 亮点：Foreveradam2018推荐另一个模型，引发新的讨论方向。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户们对Luminum-123B模型的表现给予了高度评价。主要分歧点在于对UGI-Leaderboard排名的质疑，以及对其他潜在改进模型的期待。可能的原因是用户对模型性能的期望不同，以及对不同模型特点的偏好。

趋势与预测

  • 新兴话题：其他潜在改进模型的讨论，如migtissera/Tess-3-Mistral-Large-2-123B。
  • 潜在影响：对模型合并技术的进一步探讨，可能推动更多创新模型的开发。

详细内容：

标题：Luminum-123B：一次创新的模型合并在Reddit引发热议

近日，Reddit上出现了一个关于模型合并的热门讨论帖。帖子的作者首次尝试了除frankenmerge之外的模型合并，创建了Luminum-123B，该模型是由Lumimaid-v0.2-123B、Magnum-v2-123B和以Mistral large为基础合并而成。此帖获得了众多关注，评论数众多。

主要的讨论方向集中在对这个新合并模型的评价上。有人认为这个合并成功地保留了各个模型的优点，并减少了它们的缺陷，比如在保持Mistral large基础模型的理解和推理能力的同时，拥有了更丰富的词汇。但也有人指出其写作风格严重下降。

有人说道：“Magnum 123b 可能仍然具有更吸引人的写作风格，但对于一般的辅助目的来说，它确实吸收了每个模型的一些最佳品质。Lumimaid 是一个非常愿意响应的模型，但正如你在模型描述中所说，与基础模型相比，它失去了相当多的智能。这次合并似乎主要保留了响应意愿，并恢复了智能。”

还有人表示：“但它在写作风格上严重下降。”

另外，关于Claude Opus在榜单中的位置也存在争议，有人认为其作为“无可争议的王者”却排名靠后，而回应称该榜单并非专门的RP榜单，而是衡量语言模型知道并愿意告诉用户的有争议信息的多少。

总体而言，这次关于Luminum-123B模型合并的讨论展现了大家对于模型性能和特点的深入思考和不同见解。那么，这种新的模型合并方式究竟能否成为未来的趋势，还有待进一步观察和实践的检验。