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https://huggingface.co/ArliAI/Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.1

讨论总结

本次讨论主要围绕ArliAI-RPMax-v1.1系列创意写作模型的发布和使用体验展开。用户们详细讨论了模型的微调方法、数据集质量和训练参数，强调了质量而非数量在模型训练中的重要性。许多用户分享了他们的使用体验，称赞模型在原创性和角色扮演方面的表现。然而，也有用户报告了量化过程中遇到的数学层错误和模型命名上的困惑。整体讨论氛围积极，用户们对模型的未来改进充满期待，但也存在一些技术争议和负面评价。

主要观点

  1. 👍 微调模型的黄金法则在于质量而非数量
    • 支持理由：RPMax的成功主要归功于精心筛选的训练数据集，避免了合成数据的影响。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户提到数据集规模较小。
  2. 🔥 RPMax的训练参数采用了低梯度累积和高学习率
    • 正方观点：尽管损失曲线不稳定，但整体趋势是下降的，模型更深入地学习每个数据样本。
    • 反方观点：有用户提到损失曲线不稳定可能影响模型的稳定性。
  3. 💡 用户反馈RPMax模型与其他模型相比更具原创性
    • 解释：许多用户表示该模型减少了“近亲繁殖”的感觉，更具创意。
  4. 💡 建议使用较低的温度（小于0.5）以减少模型的随机性
    • 解释：有用户建议通过调整温度参数来优化模型的表现。
  5. 💡 量化70B版本时遇到数学层错误
    • 解释：Fun-Chemistry4793等用户在量化过程中遇到了问题，怀疑与模型特定层或本地环境有关。

金句与有趣评论

  1. “😂 The golden rule for fine-tuning models isn’t quantity, but instead quality over quantity.”
    • 亮点：强调了数据集质量在模型微调中的重要性。
  2. “🤔 Think of it like making someone learn to write stories by showing them 10 different stories.”
    • 亮点：形象地解释了RPMax的训练方法。
  3. “👀 I think that this is successful because basically everyone that tried these models said that it felt different compared to other models and feels less "in-bred".”
    • 亮点：用户普遍反馈模型更具原创性。
  4. “😂 3.8b is Phi and 12b is Mistral Nemo. I was confused seeing those sizes with Llama3.1”
    • 亮点：用户对模型命名方式的困惑。
  5. “🤔 It’s not the context. It supports 128K just like standard Llama 3.1.”
    • 亮点：解释了“sequence length”与“context”的区别。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户们对RPMax系列模型的原创性和表现给予了高度评价。然而，也存在一些技术争议，特别是在量化过程中遇到的问题和模型命名上的困惑。部分用户对Reddit的评论管理政策表示不满，认为评论被无故删除影响了讨论的自由度。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会围绕模型的量化工具和命名规范展开更多讨论。
  • 潜在影响：RPMax系列模型的成功可能会推动更多开发者关注数据集质量和微调方法的优化，从而提升整体模型的表现。

详细内容：

标题：新型创意写作模型系列引发Reddit热烈讨论

在Reddit上，一篇关于新型创意写作模型系列ArliAI-RPMax-v1.1（包括3.8B、8B、12B、70B等版本）的帖子引起了众多用户的关注。该帖子提供了相关模型的链接https://huggingface.co/ArliAI/Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.1，获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在模型的训练方法、性能表现、适用场景等方面。有人指出，RPMax的成功很大程度上得益于精心创建的训练数据集，通过筛选和去重，避免了模型过度拟合常见的角色和故事套路。比如，有人分享道：“我然后使用Llama 3.1来创建这些数据集中所描绘的角色和情况的数据库，这被用于对这些数据集进行去重，以确保任何角色或情况只有一个条目。其动机是我意识到模型经常过度拟合，并抓住在流行的RP和创意写作数据集中的角色类型或故事。”

对于训练过程，有人提到RPMax只训练了一个周期，采用了非常低的梯度积累和高于正常的学习率，虽然训练中的损失曲线不稳定，但总体仍在稳步下降。

用户对不同模型版本也表现出了浓厚的兴趣。有人对12B和70B版本充满期待，并准备试用后反馈；有人询问70B在超过4K的上下文时的性能表现；还有人在量化70B版本时遇到了错误，并在相关问题的讨论中分享了链接https://github.com/turboderp/exllamav2/issues/587。

关于模型的应用，有人表示使用12B Q8版本后感觉新鲜且与众不同，也有人认为该模型不像其他常见的RP微调模型那样有不当倾向。

同时，也有用户提出了一些建议和疑问，比如是否能提供更多具有特定许可的模型，以及模型的序列长度与上下文的关系等。

这场讨论充分展现了用户对新型创意写作模型的关注和探索，为模型的进一步优化和应用提供了丰富的思路和参考。