大家好,我是使用llm的新手。我这里有一个Mythomax-L2 13B模型,看起来很不错。我只是想知道我是否应该继续使用这个模型,或者是否有更好的13B NSFW模型可以使用。
我每秒大约能处理4-5个token,对我来说还可以,我不确定参数更大的模型是否会表现更差。
我问这个问题是因为我看到Mythomax的最后一次提及是在一年前,所以可能现在有更好的模型了。我也看到一个流行的替代品是Mythalion,尽管我听说它在某些方面表现较差。
谢谢,任何帮助都非常感谢!
讨论总结
原帖询问当前最佳的NSFW和RP模型,引发了广泛讨论。主要话题包括不同模型的性能比较、推荐模型(如Rocinante-12B、NemoMix Unleashed 12b、Goliath 120b等)、模型配置和量化、以及创意写作和eqbench工具的讨论。评论者们分享了各自的使用体验和配置建议,整体氛围积极,技术探讨深入。
主要观点
- 👍 Rocinante-12B表现优异
- 支持理由:多位用户推荐,性能良好。
- 反对声音:部分用户认为有更优模型。
- 🔥 NemoMix Unleashed 12b是NSFW首选
- 正方观点:智能性高,不显露性暗示。
- 反方观点:Mistral Instruct在指令遵循方面更好。
- 💡 Goliath 120b优于70b模型
- 支持理由:性能提升显著。
- 反对声音:运行速度慢。
- 📊 eqbench工具评分机制讨论
- 支持理由:有助于评估模型性能。
- 反对声音:评分标准需改进。
- 🖥️ VRAM配置影响模型选择
- 支持理由:不同配置适合不同模型。
- 反对声音:高配置需求限制使用。
金句与有趣评论
- “😂 Rocinante-12B is fantastic.”
- 亮点:简洁有力地表达了对模型的认可。
- “🤔 Honestly, this question pops-up here every week. Maybe there should be a sticky thread with those listed?”
- 亮点:提出实用建议,反映社区需求。
- “👀 NemoMix Unleashed 12b is probably the top one in 12b for NSFW stuff, though Mistral Instruct is close.”
- 亮点:对比分析,提供明确推荐。
- “📈 I ctrl-f ‘testament’ in the sample texts and got 25 hits. I find mistral models generally use a high frequency of slop phrases.”
- 亮点:具体数据支持观点,增强说服力。
- “🔍 I praise not only NSFW part but also intelligence of the model, it should understand WHEN you cant go NSFW.”
- 亮点:强调模型的智能性和适用性。
情感分析
总体情感倾向积极,用户们热情分享经验和建议。主要分歧点在于不同模型的选择和配置,部分用户对评分标准和模型性能有不同看法。原因在于模型更新迅速,个人需求和硬件配置差异较大。
趋势与预测
- 新兴话题:高参数模型在NSFW和RP领域的应用。
- 潜在影响:推动模型性能提升和社区资源共享,可能促进更高效的模型选择和使用。
详细内容:
标题:关于 NSFW 模型选择的热门讨论
在 Reddit 上,一则关于当下最佳 NSFW 模型选择的帖子引发了热烈讨论。原帖作者表示自己正在使用 Mythomax-L2 13B 模型,对其效果还算满意,但想知道是否有更好的选择,比如是否要更换为参数更大的模型。该帖子获得了众多关注,评论数众多,大家主要围绕不同模型的优劣展开了讨论。
讨论焦点与观点分析: 有人认为 Rocinante-12B 模型非常出色。还有人提到诸如 MN - Gutenberg、Stheno、Moistral、Fimbulvetr、Gemma2 等的微调模型。有人志愿为大家整理相关信息,也有人表示类似的问题每周都会出现,建议设置一个固定的汇总贴。 有用户分享说 NemoMix Unleashed 12b 可能是 12b 中 NSFW 领域的顶级模型,而 Mistral Instruct 虽然在遵循指令方面表现更好,但想象力稍逊一筹。 也有用户指出,目前这个测试被评判者拖了后腿,分数过于慷慨且不客观。 还有人推荐了 Midnight Miqu 103B、Luminum 123B、Magnum 123B 等模型,并说明了运行条件和速度。
总的来说,大家对于最佳 NSFW 模型的选择各有看法,讨论十分热烈。但也能看出,由于个人需求和硬件条件的不同,很难有一个统一的最佳选择。
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