原贴链接

大家好，我们都讨厌那些明显的GPT生成文本特征，是时候通过社区努力来消除它们了。我向大家介绍SLOP_Detector。

https://github.com/SicariusSicariiStuff/SLOP_Detector

使用非常简单，欢迎贡献和分支，高度可配置，使用yaml文件。

祝好， Sicarius。

讨论总结

帖子介绍了SLOP_Detector工具，旨在通过社区努力减少GPT生成文本中的过度使用短语。讨论主要集中在工具的功能、优化建议、技术细节及其潜在应用。用户对工具表示赞赏，提出了改进建议，并探讨了其在NLP研究和开发中的价值。部分用户对工具的运行速度、YAML文件的使用及特定词汇的权重提出了担忧和建议。此外，还有用户提出了将工具反向使用的创意，以及对其名称和定义的幽默讨论。

主要观点

  1. 👍 SLOP_Detector的有效性
    • 支持理由：能有效识别和减少GPT生成文本中的过度使用短语。
    • 反对声音：部分用户担心工具的运行速度和YAML文件的复杂性。
  2. 🔥 短语分类与惩罚机制
    • 正方观点：通过分类和惩罚值能有效管理过度使用的短语。
    • 反方观点：某些短语的分类和权重设定需进一步优化。
  3. 💡 工具的潜在应用
    • 提出将工具反向用于生成“slop”文本的创意。
    • 讨论其在NLP研究和开发中的价值。
  4. 🤔 YAML文件的争议
    • 正方观点：YAML文件灵活且功能强大。
    • 反方观点：YAML文件复杂，建议使用更简洁的格式如JSON。
  5. 👀 社区贡献与改进
    • 用户积极提出改进建议，如增加特定词汇到检测列表。
    • Sicarius_The_First对反馈表示感谢并积极修复问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 While I am a strong believer in equality, some slop phrases are more equal than others, therefore they get bonus points for annoyance.”
    • 亮点：幽默地强调了某些短语的过度使用问题。
  2. “🤔 Assuming more stuff will be added in the future, it will make it easier to follow, more human readable IMO.”
    • 亮点：对工具未来扩展性和可读性的期待。
  3. “👀 It’s not that these gpt-isms are bad altogether, they’re only bad because they’re overused.”
    • 亮点：理性分析GPTisms的问题所在。
  4. “🔥 The only real way to fix it is with prompt and an AI that can actually follow instructions.”
    • 亮点：提出解决GPTisms问题的根本方法。
  5. “🤓 Can we invert it for a slop generator?”
    • 亮点：创意性地提出工具的反向应用。

情感分析

整体情感倾向积极，用户对SLOP_Detector工具表示赞赏，并积极参与讨论和提出改进建议。主要分歧点在于工具的运行速度、YAML文件的使用及特定词汇的权重设定。部分用户通过幽默和讽刺的方式表达了对项目名称和定义的看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：工具的反向应用，即作为“slop”生成器的可能性。
  • 潜在影响：SLOP_Detector的优化和广泛应用可能对GPT生成文本的质量提升有显著影响，推动NLP领域的发展。同时，对YAML文件使用的讨论可能引发对配置文件格式的进一步探讨和优化。

详细内容：

标题：探讨如何消除 GPT 中的语言过度使用模式

近日，Reddit 上一则题为“Nuke GPTisms, with SLOP detector”的帖子引发了热烈讨论。该帖子介绍了 SLOP_Detector，并提供了相关链接https://github.com/SicariusSicariiStuff/SLOP_Detector ，吸引了众多用户参与，点赞数和评论数众多。帖子主要围绕如何解决 GPT 语言中过度使用某些词汇和短语的问题展开。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为，通过一些方式限制特定的“slop 短语”能减少其使用，但可能会导致模型创造新的类似表述。比如，有人说：“如果拒绝‘shivers down’，它就会发明‘shivers up’之类的。” 也有人指出，这是 GPT 模型本身存在的问题，根本原因在于每次生成内容时没有对之前生成内容的记忆，只有给它生成内容的记忆才能解决。但也有人认为，通过改变令牌分布，能减少对特定词汇的偏向。 还有用户提到，对于小模型可能存在重复已有表述的问题，但对于大模型则不太会。有人认为通过提示让模型避免使用某些表述效果显著，也有人认为需要更智能的模型和指令才能更好地解决。 有用户提出，给这些词汇分类增加了复杂性，不太必要。但原帖作者认为这样更便于后续操作和阅读。 有人分享了自己在生成无“slop”数据集方面的工作经历，以及对某些特定词汇如“bustling”的看法。

在讨论中，也存在一些独特的观点。比如，有人认为“SLOP”这个词本身都快被用滥了；还有人提出能否将其反转用于生成“slop”。

总之，关于如何解决 GPT 语言中的过度使用模式问题，Reddit 上的用户们各抒己见，展开了深入而热烈的讨论。但目前尚未达成完全一致的结论，这一问题仍有待进一步的探讨和研究。