原贴链接

https://www.reddit.com/gallery/1fl8ncf

讨论总结

本次讨论主要围绕一个在Gutenberg哲学文本上训练Mistral模型的开源项目展开。讨论内容涵盖了模型和数据集的公开请求、链接错误及修复、模型训练的效果和改进、以及使用开源数据集的道德和风格优势。评论者们对项目的教育价值表示赞赏，并提出了关于计算资源、学习率和RAG效果的具体问题。此外，讨论还涉及了使用有限哲学书籍训练模型的效果，以及对未来数据集扩展的建议。整体氛围积极，既有对项目的技术探讨，也有对开源精神的肯定。

主要观点

  1. 👍 请求将数据集和模型公开
    • 支持理由：让更多人能够访问和使用，促进社区发展。
    • 反对声音：暂无。
  2. 🔥 链接错误及修复
    • 正方观点：问题已解决，感谢评论者的提醒。
    • 反方观点：暂无。
  3. 💡 探讨在哲学文本上训练模型能带来的改进
    • 解释：评论者询问是否已将新模型与原始版本进行基准测试，并探讨了在哲学文本上训练模型能带来的改进。
  4. 👍 赞赏帖子内容丰富，具有教育价值
    • 支持理由：帖子内容相当于一个浓缩的学位课程，作者的贡献值得赞赏。
    • 反对声音：暂无。
  5. 🔥 支持使用开源数据集进行模型训练
    • 正方观点：认为这比使用闭源数据集更为道德，且在写作风格上更具特色。
    • 反方观点：暂无。

金句与有趣评论

  1. “😂 FullOf_Bad_Ideas：Please make dataset and llm public.”
    • 亮点：简洁明了地表达了评论者对数据集和模型公开的强烈请求。
  2. “🤔 ethereel1：Have you benchmarked the model against the original version?”
    • 亮点：提出了一个关键的技术问题，显示了评论者对模型性能的关注。
  3. “👀 MurkyCaterpillar9：This post is a condensed degree. Thank you!”
    • 亮点：高度赞赏帖子的教育价值，用生动的比喻表达了评论者的感激之情。
  4. “😂 ResidentPositive4122：Certainly! It’s crucial to make this distinction on the tapestry of data in this field.”
    • 亮点：强调了在数据领域做出区分的重要性，显示了评论者的专业见解。
  5. “🤔 Low-Explanation-4761：As a philosophy major, I highly doubt that 5 books is enough to make a difference in reasoning philosophically at large, though it may be better with regards to those specific books.”
    • 亮点：从专业角度提出了对模型训练数据量的质疑，显示了评论者的深入思考。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，评论者们对项目的开源精神和教育价值表示赞赏。主要分歧点在于对模型训练数据量的质疑，部分评论者认为5本书不足以全面提升模型的哲学推理能力。这种分歧可能源于对模型训练效果的不同期待和理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会围绕如何扩展数据集以提升模型全面性和深度展开更多讨论。
  • 潜在影响：开源数据集的使用和模型训练的简易性可能会鼓励更多人在特定领域尝试微调模型，推动相关技术的发展。

详细内容：

标题：关于在哲学文本上训练 Mistral 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“I Trained Mistral on Philosophy texts from Gutenberg. Everything (incl. synth data) is open-source!”的帖子引发了众多关注。该帖提供了相关的链接（https://www.reddit.com/gallery/1fl8ncf），吸引了大量用户参与讨论，点赞数和评论数众多。

帖子主要探讨了在古登堡计划的哲学文本上训练 Mistral 模型的相关情况，引发了一系列关于数据集公开性、模型基准测试、计算需求、学习率影响、RAG 应用以及数据集选择等方面的讨论。

有人提出数据集和模型目前链接显示 404 错误，后来得到了修复。有人好奇模型是否与原始版本进行了基准测试，还有人称赞这一成果如“一个浓缩的学位”。

有人对模型训练所需的计算量感兴趣，探讨了较小的学习率是否有帮助，以及关于学习率和通用数据百分比之间权衡的研究。还有人关注模型对哲学问题的 RAG 影响，是否使用了特定工具进行微调。

有人表示上次测试作者的工具包花费了 18 小时，并询问能否实现检测内容是否草率的功能。作者回应称所有提示均为手写，AI 生成的提示可能会使模型表现不佳。

有人认为仅 5 本书训练对于哲学推理的影响有限，训练应涵盖更多资源。但也有人指出这只是为了展示微调模型的简便性。

有人询问基础模型是什么，作者表示是 mistral 7b 。还有人好奇如果使用 Together AI API 信用，会使用多少本书进行训练。

文章将要探讨的核心问题包括：如何优化模型训练的数据集选择，怎样平衡学习率和通用数据，以及如何提高模型在哲学领域的表现。

在讨论中，不同观点精彩纷呈。有人认为仅训练 5 本书作用不大，比如有用户说：“作为哲学专业的学生，我高度怀疑 5 本书对于从整体上进行哲学推理能有多大作用，尽管对于那些特定的书籍可能会有所帮助。训练它使用斯坦福哲学百科全书或互联网哲学百科全书可能会好得多。”

但也有人持不同看法，比如有人表示：“但我理解原帖作者是为了展示微调模型的直接性。这并不比微调图像模型更难。”

关于模型训练的计算量，有人分享道：“上次测试您的工具包在这里发布时，使用维基百科的示例花费了约 18 小时。”

对于数据集的选择，有人提出：“当然，但是对一小部分文本进行训练将帮助模型专门关注那些知识，而不会被其他信息混淆或掩盖。仅仅因为某些内容在训练数据中并不意味着它能被完美回忆。它必须经常以正确的格式出现（因此才有指导 QA 数据）。”

讨论中的共识在于大家都对模型训练和优化表现出了浓厚的兴趣，并认为这一领域的探索具有重要意义。

特别有见地的观点如有人提出应将训练范围扩展到更多的哲学书籍，以获取更全面的核心思想。

总之，这场关于在哲学文本上训练 Mistral 模型的讨论充满了深度和价值，为相关领域的研究和发展提供了丰富的思路和参考。