原贴链接

https://huggingface.co/TheDrummer/Donnager-70B-v1

讨论总结

本次讨论主要围绕 “Drummer’s Donnager 70B v1” 模型的性能、优化和用户体验展开。讨论内容涵盖了模型的智能表现、硬件配置下的运行效率、文本生成风格以及用户在使用过程中遇到的问题和解决方案。总体氛围较为积极，用户对模型的表现给予了高度评价，同时也提出了一些优化建议和反馈。

主要观点

  1. 👍 模型 “Donnager 70B v1” 具有出色的智能和文本生成能力
    • 支持理由：用户认为该模型在智能和文本生成方面表现出色，类似于 ChatGPT。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 使用 3090 显卡的用户在生成文本时可能遇到效率问题
    • 正方观点：用户反映在 3090 显卡上生成文本速度较慢。
    • 反方观点：通过调整设置（如使用 2.25bpw 和 32k 上下文）可以优化模型的运行效率。
  3. 💡 该模型基于 Llama 2 70B 的微调版本，具有增强的智能、32K 上下文和 Mistral 模板支持
    • 解释：用户讨论了模型的基础架构和性能特点，认为其在智能和上下文支持方面有显著提升。
  4. 👀 评论者 "On-The-Red-Team" 认为 25 GB 的内存需求过高，他的设备无法运行该模型
    • 解释：用户讨论了模型的硬件需求，提出了设备限制的问题，并呼吁其他用户给予反馈。
  5. 🌟 作者的模型非常出色，感谢作者的辛勤工作
    • 解释：用户对作者的工作表示高度赞赏，认为模型质量非常高。

金句与有趣评论

  1. “😂 Your models are freaking awesome, thank you for your hard work, seriously.”
    • 亮点：用户对作者的工作表示高度赞赏，用“freaking awesome”来形容模型的质量。
  2. “🤔 Problem solved. Now, some feedback. I like this model, surprisingly it’s much easier to drive than Miqu, even though it’s supposed to be the same base.”
    • 亮点：用户在解决使用问题后，对模型的易用性给予了正面评价。
  3. “👀 It’s like if you acted surprised the speed limit on the highway was too high at 100km/h, and then later admitted you were trying to ride a bicycle on the highway.”
    • 亮点：用户用幽默的方式讽刺了设备选择不当的问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对模型的表现给予了高度评价，并对作者的工作表示感谢。主要分歧点在于模型的硬件需求和运行效率，部分用户提出了优化建议和反馈。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的硬件优化和用户体验可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对模型性能和用户体验的持续优化可能会推动相关技术的发展。

详细内容：

标题：Drummer’s Donnager 70B v1 引发的热烈讨论

最近，Reddit 上关于“Drummer’s Donnager 70B v1 - Rocinante’s big brother!”的话题引起了广泛关注。该帖子提供了模型的链接：https://huggingface.co/TheDrummer/Donnager-70B-v1 ，获得了众多用户的积极参与，评论众多。

讨论的焦点主要集中在模型的性能、特点以及使用体验等方面。有人称赞这是个好模型，很智能，文本具有 ChatGPT 的特点。但也有人表示质疑，比如有人在 3090 显卡上使用，发现生成 150 个字大约需要 3 分钟，询问这种情况是否异常。还有人询问使用的设置是什么。

关于模型的基础，有人指出这是基于 Llama 2 70B 的微调，具有增强的智能、32K 上下文和 Mistral 模板支持。但对此也有不同看法，有人认为原始的 Llama 2 比旧的 Llama 3.0 8b 还笨，也有人认为 midnight-miqu 在创作 RP 和故事方面比任何普通的 llama 都好。

有人提到对于 25GB 的模型，自己短期内不会使用。还有用户主要用 s24 ultra 运行模型，认为 25GB 对其来说太大了，同时呼吁使用该模型的用户给作者一些反馈。也有用户称赞作者的模型很棒，感谢其辛苦工作。

特别的是，有人在某些特殊场景使用时遇到问题，不过解决后反馈说这个模型比 Miqu 更容易操作，32K 上下文连贯，词汇也不错。

总体而言，对于这个模型，大家看法不一，但都进行了深入的探讨和交流，这为模型的改进和优化提供了宝贵的意见。