原贴链接

https://huggingface.co/Dannidee/NemoomeN-Reflection-Tuned-Nemo-12b-8bit-gguf

讨论总结

本次讨论主要围绕NemoomeN模型的调整、性能和应用展开。作者teachersecret首先尝试将Reflection技术应用于8比特的llama 3.1模型，但效果不佳，随后调整了一个12比特的Nemo模型，并发布了NemoomeN模型。该模型能够进行复杂的推理和反思，并通过模板展示了如何使用该模型解决具体问题，如计算单词"strawberry"中字母"r"的数量。讨论中，评论者们对模型的微调、反射问题、性能、数据集引用等方面提出了疑问和建议。总体而言，讨论涉及模型的技术细节、应用场景及潜在的改进方向。

主要观点

  1. 👍 作者调整了一个12比特的Nemo模型，并发布了NemoomeN模型

    • 支持理由：该模型能够进行复杂的推理和反思，展示了在实际问题中的应用能力。
    • 反对声音：部分评论者对模型的性能和特殊性表示质疑。

  2. 🔥 NemoomeN模型能够进行复杂的推理和反思

    • 正方观点：通过模板展示了如何使用该模型解决具体问题，如计算单词"strawberry"中字母"r"的数量。
    • 反方观点：有评论者认为模型在反射使用上存在问题，性能不佳。

  3. 💡 评论者对模型的微调表示期待，但发现其在反射使用上存在问题

    • 解释：LycanWolfe对模型的微调表示期待，但在测试后发现模型在适当使用反射方面存在问题。

  4. 💡 评论者询问该版本为何被认为是“特别”的

    • 解释：Short-Sandwich-905询问该版本为何被认为是“特别”的，对其性能表示质疑。

  5. 💡 评论者认为该模型实际上是“特别”的，但这种特别性表现为“迟钝”

    • 解释：spawncampinitiated认为该模型实际上是“特别”的，但这种特别性表现为“迟钝”，并指出模型在草莓中数R的能力是其最大成就。

金句与有趣评论

  1. “😂 teachersecret：Tried to shove Reflection into an 8b llama 3.1 model and wasn’t very satisfied, so I spent a bit of time tuning up a 12b Nemo model instead.”

    • 亮点：作者幽默地描述了尝试将Reflection技术应用于8比特模型的失败经历，以及随后调整12比特模型的过程。

  2. “🤔 spawncampinitiated：It literally is special as in retarded.”

    • 亮点：评论者用讽刺的语气描述了模型的“特别性”，引发了对模型性能的讨论。

  3. “👀 mahiatlinux：Hi there! What dataset was used to train this? I had made a couple of datasets for this and posted them on HuggingFace, I am just curious to know if this was trained on mine. Thanks!”

    • 亮点：评论者对模型训练所使用的数据集表示好奇，并询问是否使用了他们创建的数据集。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对模型性能和应用的期待，也有对其特殊性和性能的质疑。主要分歧点在于模型的实际效果和应用场景，部分评论者对模型的性能表示不满，而另一些则对其潜在的应用价值表示期待。可能的原因包括模型的技术复杂性、应用场景的多样性以及评论者对新技术的接受程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的进一步微调和优化，特别是在反射技术和复杂推理方面的改进。
  • 潜在影响：随着模型的不断优化，可能会在更多实际问题中得到应用，如数学、代码和复杂情境下的推理任务。同时，模型的性能和可靠性也将成为未来讨论的重点。

详细内容：

标题：关于 NemoomeN - Nemo 12b 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 NemoomeN - Nemo 12b 模型的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了模型的链接（https://huggingface.co/Dannidee/NemoomeN-Reflection-Tuned-Nemo-12b-8bit-gguf），截至目前，已收获了众多的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在模型的训练、性能、应用场景以及与其他模型的比较等方面。有人尝试将 Reflection 技术应用于 8b llama 3.1 模型但并不满意，于是花费时间调整了 12b 的 Nemo 模型。有人询问如何简化训练反射的方法，并希望在 minitron 版本上尝试。也有人对该模型的特殊性提出疑问，还有人关心训练所使用的数据集。

有用户分享道：“作为一名长期关注模型训练的爱好者，我之前也尝试过类似的操作，但效果并不理想。在这个模型中，我希望能看到更显著的改进。”

对于该模型，存在不同的观点。有人认为这只是一个噱头，没有实际用途，可能会像 SPPO 一样逐渐被淡忘。但也有人觉得，如果训练模型的反射技术能提高性能，就不应过早否定。有人担心模型在实际应用中的表现，如在角色扮演中可能存在的行为混乱问题。

关于模型的优势，有人指出这是将 Reflection 70b 的技术应用于 12b 模型，旨在为模型引入思考和反射的结构，与 Remix 模型的用途不同。然而，也有人对其性能表示怀疑，如得到不理想的回应，或者不确定正确的使用模板。

总之，关于 NemoomeN - Nemo 12b 模型的讨论十分热烈，各方观点交锋，既有对其创新的期待，也有对实际效果的担忧。未来该模型究竟会走向何方，还有待进一步的观察和实践。