原贴链接

https://ollama.com/library/reflection

讨论总结

本次讨论主要围绕“Reflection-Llama-3.1-70B”模型在Ollama平台上的发布和使用情况展开。讨论内容涵盖了模型的系统提示错误、量化类型比较、自我纠正能力、性能表现以及用户反馈等多个方面。用户们对模型的性能和可用性提出了不同的看法，既有赞赏也有批评。总体来看，讨论中存在一定的争议，但也有不少用户对模型的更新和改进表示期待。

主要观点

  1. 👍 系统提示存在错误
    • 支持理由：sammcj指出系统提示错误地复制了部分指令，建议用户删除第二段。
    • 反对声音：TheTerrasque表示问题似乎已经得到更新，sammcj对此表示欣慰。
  2. 🔥 量化类型比较
    • 正方观点：新的量化类型（如K-quants和IQ quants）在质量和文件大小方面表现更好。
    • 反方观点：旧的“legacy quants”虽然被取代，但仍有用户对其表示不满。
  3. 💡 自我纠正能力
    • Uhlo展示了模型在处理复杂问题时能够自我反思并纠正错误，最终得出正确结论。
  4. 🔧 模型问题与性能
    • Sadman782指出模型在Ollama上存在tokenizer问题，导致GGUF无法正常工作。
    • fallingdowndizzyvr和其他用户报告称，模型在某些情况下能够正常工作。
  5. 🤔 新训练方法的效果
    • 有用户质疑“Reflection”模型的实际效果是否真的优于传统的提示技术。
    • 也有用户认为“Reflection”模型在某些任务中表现出色，但也可能导致输出冗长或响应时间过长。

金句与有趣评论

  1. “😂 sammcj：Just note it’s system prompt is wrong, they mistakenly copied part of the instructions in there, make sure you edit it to remove the second paragraph.”
    • 亮点：直接指出系统提示的错误，并提供了解决方案。
  2. “🤔 Uhlo：Here it did exactly what it was designed to do: catch it’s mistake and correct it.”
    • 亮点：展示了模型在处理复杂问题时的自我纠正能力。
  3. “👀 Healthy-Nebula-3603：Ollama is currently broken with that model …”
    • 亮点：直接表达了用户对模型在Ollama平台上无法正常使用的不满。
  4. “😅 Pro-editor-1105：YEEES”
    • 亮点：简短而有力的表达了对模型可用性的积极支持。
  5. “🤨 DinoAmino：Would love to see this just go away. Except q8 I suppose.”
    • 亮点：对旧的量化类型表示不满，希望看到其被取代。

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可用性的赞赏，也有对存在的问题和错误的批评。主要分歧点在于模型的系统提示错误、量化类型比较、自我纠正能力以及在不同硬件上的性能表现。用户们对模型的更新和改进表示期待，但也对当前存在的问题感到不满。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化类型的进一步优化和模型自我纠正能力的提升可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：模型的改进和优化将对Ollama平台的用户体验产生积极影响，同时也可能推动相关领域的技术进步。

详细内容：

标题：关于 Reflection-Llama-3.1-70B 的热门讨论

最近，Reddit 上关于 Reflection-Llama-3.1-70B 的讨论十分热烈。该帖子https://ollama.com/library/reflection引发了众多用户的关注和讨论，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕该模型的性能、量化类型、使用问题等方面展开。

在讨论焦点与观点分析方面，用户们各抒己见。有人指出该模型的系统提示存在错误，部分内容被误抄，不过似乎已经得到了更新。对于量化类型，有人表示不清楚为什么会有旧的量化类型，新的量化类型在质量和文件大小上更具优势。关于该模型在不同硬件上的运行情况，有的用户在 M1 Max MacBook Pro 上进行了测试，认为虽然有点慢但可用；也有用户在 RTX 3090 上运行了相同的量化类型。

同时，对于该模型的性能表现也存在不同看法。有用户测试后觉得不错，但也有用户指出存在诸如令牌器问题、回答错误等情况。比如，对于“哪个更大：9.9 还是 9.11”的问题，该模型持续回答错误。

在讨论中，也有用户提到了模型的训练方法和格式，如<thinking>....</thinking><reflection>...</reflection><output>...</output>的格式，有人喜欢这种思考和反映的方式，也有人认为存在一些弊端，比如会有大量不必要的输出或者生成第一个令牌的时间过长。

总的来说，关于 Reflection-Llama-3.1-70B 的讨论展现了用户对其的高度关注以及不同的体验和看法，既有对其性能的肯定，也有对存在问题的担忧。