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如果你还没有尝试过这个模型，它在长上下文方面比Llama3.1-8b更好。它能轻松生成更长的响应（6K+）并且更好地记住上下文。我很惊讶我们还没有看到更多像这样的模型（目前有两个）。 https://huggingface.co/bartowski/LongWriter-llama3.1-8b-GGUF

讨论总结

本次讨论主要围绕新模型LongWriter-llama3.1-8b的使用体验展开，涵盖了文本生成长度、模型兼容性、存储需求和硬件升级等多个方面。用户们分享了各自的使用体验和技巧，讨论了模型在不同平台上的表现，以及如何调整模型行为以满足特定需求。总体氛围较为积极，尽管存在一些对模型生成文本过多或过少的抱怨，但大多数用户对新模型持开放态度，并期待其进一步优化。

主要观点

  1. 👍 LongWriter-llama3.1-8b生成更长的文本
    • 支持理由：模型能够轻松生成超过6K个token的文本，且能更好地记住上下文。
    • 反对声音：有用户认为生成的文本过多，不符合其需求。
  2. 🔥 模型兼容性问题
    • 正方观点：LongWriter-llama3.1-8b可以在llama.cpp和LM Studio中使用，且GGUF格式的模型通常可以导入Ollama。
    • 反方观点：有用户不确定该模型是否能与Ollama兼容。
  3. 💡 存储需求和硬件升级
    • 用户对新模型需要更多存储空间表示无奈，讨论了硬件升级（如SSD和NVME M2驱动器）以应对模型运行需求。
  4. 👀 文本生成长度调整
    • 用户希望模型生成的文本能更短一些，尤其是在对话变长时。
  5. 🤔 模型比较
    • 有用户询问3.1 8b和3.1 405b哪个模型更好，但未展开深入讨论。

金句与有趣评论

  1. “😂 GobDaKilla：Ironically my problem is models yap way too much.”
    • 亮点：幽默地表达了模型生成文本过多的问题。
  2. “🤔 AnaYuma：And here I can’t get it to yap… When told to rewrite stuff it always makes it shorter than the original… Any of y’all got tips on making it yap more?”
    • 亮点：反映了用户对模型生成文本长度的不同需求。
  3. “👀 CheatCodesOfLife：Have you tried using control vectors to steer that out? I managed to get Wizard8x22b to finally learn how to shut up with them lol.”
    • 亮点：分享了使用控制向量调整模型行为的经验，具有实用价值。
  4. “😅 PermanentLiminality：Yet another model I have to download. I think I’m going to need a larger drive on my inferencing box.”
    • 亮点：幽默地表达了用户对不断更新模型的无奈。
  5. “🤯 Iory1998：The stock llama does not churn out 6K+ words in one response. That’s about 10K tokens. It generates 1K tokens at max.”
    • 亮点：澄清了Llama3.1-8b模型生成文本的实际长度。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，大多数用户对新模型持开放态度，并期待其进一步优化。主要分歧点在于模型生成的文本长度，部分用户希望生成更短的文本，而另一部分用户则希望生成更长的文本。此外，模型的兼容性和存储需求也是讨论的热点。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型生成文本长度的调整技巧和控制向量的使用。
  • 潜在影响：随着更多用户尝试和优化LongWriter-llama3.1-8b模型，可能会出现更多关于模型性能和使用技巧的讨论，推动模型技术的进一步发展。

详细内容：

标题：探索更优的语言模型 LongWriter-llama3.1-8b

最近，Reddit 上有一个热门讨论引起了大家的关注。帖子标题为“Guys, Use the LongWriter-llama3.1-8b instead of Llama3.1-8b!”，内容指出如果还没尝试过这个模型，它在处理长文本方面比 Llama3.1-8b 更出色，能轻松生成更长的响应（6K+）并且更好地记住上下文，目前类似的模型仅有两个，同时还附上了相关链接https://huggingface.co/bartowski/LongWriter-llama3.1-8b-GGUF。此帖获得了不少的关注，引发了众多用户的热烈讨论。

讨论的焦点和观点呈现出多样化。有人表示会先保存下来进行测试；有人觉得模型输出内容过多，而有人则相反，抱怨无法让模型输出更多内容，询问让模型多输出的技巧；还有人认为这些模型似乎是为角色扮演准备的。有人提到可以尝试使用控制向量来调整，还分享自己成功让 Wizard8x22b 学会适可而止的经历。有人因为不断有新模型要下载，考虑更换更大的硬盘；也有人已经为新模型订购了更大的存储设备。有人建议直接使用 LongWriter-llama3.1-8b 替代 Llama3.1-8b，有人不确定它能否与 Ollama 一起使用，不过有人尝试后表示可以在 Ollama 中使用。还有人认为普通的 Llama 模型在聊天或角色扮演时输出的文本已经很多，希望能短一些；但也有人指出普通 Llama 模型一次响应最多生成 1K 个令牌，而 LongWriter-llama3.1-8b 能生成约 10K 个令牌。

在这场讨论中，大家对于新模型的看法各有不同。有人期待新模型能带来更好的体验，有人则对不断出现的新模型和所需的硬件升级感到有些困扰。但总体来说，对于语言模型的探索和尝试的热情始终高涨。到底哪一款模型更适合自己的需求，还需要大家根据实际使用情况来判断。