原贴链接

https://huggingface.co/TheDrummer/Cydonia-22B-v1

讨论总结

本次讨论主要围绕Mistral-Small模型的性能、无审查特性、微调影响及与其他模型的比较展开。评论者们对模型的表现持乐观态度，特别是在写作任务中的无审查能力和处理速度上给予了高度评价。然而，也有评论者对模型频繁使用日本名字表示不满，认为这影响了故事的连贯性。此外，讨论中还涉及了模型的上下文长度、角色扮演中的幻觉现象等技术细节。总体而言，讨论氛围积极，但也有一些对模型细节和潜在问题的关注。

主要观点

  1. 👍 Mistral-Small模型在写作任务中表现出极高的无审查能力

    • 支持理由：评论者通过一系列测试，验证了Mistral-Small的无审查特性，认为其在面对极端写作要求时表现出色。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有评论者提到其他模型在测试中遇到了拒绝任务的情况。

  2. 🔥 微调可以增加模型的个性和创造力，但可能会损失一些智能

    • 正方观点：评论者认为微调能够使模型更具个性和创造力，提升用户体验。
    • 反方观点：有评论者担心微调可能会导致模型智能的损失，影响整体性能。

  3. 💡 Cydonia-22B-v1模型在智能程度上显著优于其他模型

    • 解释：评论者s101c对Cydonia-22B-v1模型的智能程度表示高度赞赏，认为其在细节处理上非常出色，感觉像是在阅读真实作者的原创文本。

  4. 👀 模型频繁使用日本名字影响了故事的连贯性

    • 解释：评论者s101c对模型频繁使用日本名字表示不满，认为这可能是由于模型在训练时使用了大量漫画和网络同人小说文本。

  5. 🚀 Cydonia-22B-v1模型在处理速度上表现出色

    • 解释：评论者dreamyrhodes在16GB 4060显卡上以GGUF格式运行该模型，发现其在处理速度上非常快，尤其是在处理大于20B的模型中。

金句与有趣评论

  1. “😂 ArtyfacialIntelagent：Mistral-Small 是第一个模型，为每个 10 个提示写了 10 个故事，没有一个拒绝。”

    • 亮点：突显了Mistral-Small模型在无审查特性上的出色表现。

  2. “🤔 Iory1998：Yeah, most likely. I was hoping the finetuning could take it to 256K :D But frankly, 128K is good.”

    • 亮点：表达了评论者对模型上下文长度的期待和现实之间的平衡。

  3. “👀 s101c：It’s remarkable how much smarter this model is.”

    • 亮点：高度评价了Cydonia-22B-v1模型的智能程度。

  4. “😅 dreamyrhodes：One of the fastest >20B models I tried so far.”

    • 亮点：强调了Cydonia-22B-v1模型在处理速度上的优势。

  5. “🤔 Erdeem：Any chance we can get you to work your magic on the new Qwen2-VL-72B?”

    • 亮点：表达了评论者对作者在新模型上施展技能的期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，评论者们对Mistral-Small模型的性能和无审查特性给予了高度评价。然而，也有一些评论者对模型频繁使用日本名字表示不满，认为这影响了故事的连贯性。此外，讨论中还涉及了模型的上下文长度、角色扮演中的幻觉现象等技术细节，这些讨论显示出一定的关注和期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在角色扮演中的幻觉现象可能会引发后续讨论，特别是在如何减少幻觉现象方面的技术改进。
  • 潜在影响：随着模型性能的不断提升，未来可能会出现更多针对特定任务进行微调的模型，以满足不同用户的需求。

详细内容：

《关于“Drummer’s Cydonia-22B-v1”的热门讨论》

在 Reddit 上，一个名为“Drummer’s Cydonia-22B-v1”的话题引起了广泛关注。该帖子提供了相关模型的链接：https://huggingface.co/TheDrummer/Cydonia-22B-v1 ，获得了众多用户的评论和讨论。

主要的讨论方向集中在模型的性能、特点以及与其他模型的比较等方面。有人认为在进行 RP 和其他创意写作任务的微调之前，应先尝试原始版本，因为 Mistral-Small 在未微调的情况下表现就很出色，几乎不拒绝任何写作任务。有人则指出微调能够带来更多的个性和创造力。还有人好奇测试的设置方式以及硬件和服务的使用情况。

有人分享道：“我进行了一系列 10 个写作审查的测试提示，并且逐步变得更恶劣和离谱，但 Mistral-Small 为每个提示都写了 10 个故事，没有一次拒绝。就好像它在说‘真的，就这点难度？’我真的没法再加大难度了。”

有人表示：“我使用控制向量训练设置了自动化测试。Mistral-Small 拒绝的频率比 Nemo 高，但比 Llama3.1 低很多。”

有人说：“我用 RunPod 和 Axolotl 进行微调。硬件？试试就知道，会让你惊喜的。”

关于模型的性能，有人测试了 10 个小时后决定保留这个模型并删除 Mistral Nemo 衍生品，称赞其智能程度很高，但也对模型中频繁出现的日本名字感到有些困扰。还有人在 GGUF 格式下用 Q4 在 16GB 4060 上运行，认为其速度很快，RP 表现尚可。

讨论中的共识在于大家普遍认为这个模型具有一定的优势和潜力，但也存在一些需要改进和注意的地方。

总之，这次关于“Drummer’s Cydonia-22B-v1”的讨论十分热烈，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考和思考。