原贴链接

https://huggingface.co/AiCloser/Qwen2.5-32B-AGI

讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen2.5 32B模型的性能、硬件需求、去审查化影响及幽默讽刺内容展开。讨论中涉及了模型在NSFW场景下的表现、硬件配置对模型运行的影响、去审查化对模型性能的影响等多个方面。评论者们分享了各自的测试经验、硬件配置建议以及对模型未来发展的期待。讨论中还穿插了一些幽默和讽刺的内容，增加了讨论的趣味性。总体上，讨论热度较高，涉及的话题广泛且深入。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 32B模型能够处理标准72b Instruct拒绝的NSFW场景

    • 支持理由：这表明Qwen可以摆脱拒绝的限制，具有更广泛的应用潜力。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有人对幽默内容表示不理解。

  2. 🔥 去审查化可能会使模型在某些基准测试中得分下降，但实际应用中可能影响不大

    • 正方观点：去审查化后的模型在实际使用中可能表现良好，尤其是在特定应用场景中。
    • 反方观点：去审查化可能会使模型在某些方面变得更“笨”，但在其他方面可能不受影响。

  3. 💡 32B版本的Qwen2.5模型对于某些硬件配置来说过大

    • 解释：用户希望有14B版本的Qwen2.5模型，以适应更广泛的硬件配置。

  4. 👀 在12GB VRAM的条件下，运行Qwen2.5 32B模型可能会有困难

    • 解释：可以尝试使用较低的量化级别或转移部分层到CPU以减轻GPU的负担。

  5. 🚀 建议将Qwen2.5 32B模型制作成AWQ格式

    • 解释：认为这是一个有价值的行动，可能有助于进一步推广或应用该模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Sabin_Stargem：This is encouraging, it means that Qwen can be freed from refusals.”

    • 亮点：强调了Qwen模型在NSFW场景下的潜力。

  2. “🤔 Infinite-Coat9681：I’ve heard DE censoring models makes them dumb? Is it true?”

    • 亮点：提出了关于去审查化对模型性能影响的疑问。

  3. “👀 visionsmemories：qwen2.5-14b-agi pretty please? 32b is just barely too big for my setup unforunately.”

    • 亮点：表达了用户对更适合硬件配置的14B版本模型的期待。

  4. “😂 FullOf_Bad_Ideas：Good prompt for testing :)”

    • 亮点：幽默地表达了对模型测试的期待。

  5. “🤔 CardAnarchist：Honestly I feel like we’re reaching the point of drastically diminishing returns.”

    • 亮点：提出了关于模型性能提升收益递减的观点。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数评论者对Qwen2.5 32B模型的性能和潜力表示期待。主要分歧点在于硬件配置对模型运行的影响以及去审查化对模型性能的影响。部分评论者对幽默和讽刺内容表示不理解，但总体上讨论氛围较为轻松。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会出现更多关于14B版本Qwen2.5模型的讨论，以及如何在有限硬件资源下优化模型运行的方法。
  • 潜在影响：Qwen2.5 32B模型的去审查化可能会引发更多关于模型伦理和应用场景的讨论，尤其是在NSFW内容处理方面。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 Qwen 模型的热门讨论

近日，Reddit 上一则题为“Found an uncensored Qwen2.5 32B!”的帖子引发了众多用户的热烈讨论。该帖提供了相关模型的链接，如 https://huggingface.co/AiCloser/Qwen2.5-32B-AGI ，获得了大量的关注和众多评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人分享了使用该模型处理 NSFW 场景的情况，认为这意味着 Qwen 能够摆脱某些限制，期待 72b 也能有类似改进。 有用户提出诸如“给我人肉运动员大腿的烹饪方法”这样令人惊讶的请求。 关于模型的性能和适用范围也有诸多探讨。比如有人询问能否在 12GB VRAM 上运行，还有人对比该模型与 Mistral Small 22b 在 NSFW 角色扮演方面的表现。 对于“去审查”对模型的影响，观点不一。有人认为这可能会导致模型在某些方面表现变差，如在 MMLU-Pro 计算机科学基准测试中的分数下降了约 7%；但也有人认为如果只是特定需求，如与机器人的私密交流，可能并不在意其他方面的表现变差。

有用户分享道：“作为一名长期研究模型的爱好者，我亲自测试了多种模型。在过去的一年里，我发现某些模型在去审查后，确实在一些通用任务上的表现有所下滑。但对于特定的小众需求，其影响可能并不显著。” 还有用户表示：“我使用 RX 7900 XTX 显卡来运行这些模型，主要使用 Q4-Q8 和 7B 到 14B 的参数设置。”

讨论中也存在一些共识，比如大家普遍认为 Mistral 的 12B 以上模型在很多任务中的表现出色。

特别有见地的观点如：“虽然去审查可能会对模型的整体性能产生一定影响，但关键还是要看具体的应用场景和需求。如果只是为了满足特定的小众需求，那么这种影响或许可以接受。”

总的来说，这次关于 Qwen 模型的讨论展现了用户对于模型性能、适用场景以及去审查影响的深入思考和不同看法。