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基本上就是标题所说的。我在寻找一个LLM（最好是本地的，但闭源的也可以），能够从头开始讲有趣的故事，或者将故事改编成搞笑版本。

讨论总结

本次讨论聚焦于寻找最擅长喜剧创作的LLM模型。多位评论者推荐了Llama 3及其衍生版本，认为通过合适的系统提示和参数调整，这些模型能展现出较好的幽默感。Mistral和HammerAI/Mistral-nemo-uncensored等模型也被提及，特别是在特定模式（如“Evil Mode”）下表现突出。然而，也有评论指出当前LLM在幽默创作上的局限性，如重复性问题、抄袭现有笑话和缺乏真正的幽默感。此外，讨论还涉及幽默感的主观性，强调个人品味在选择模型时的重要性。

主要观点

  1. 👍 Llama 3模型的潜力
    • 支持理由：通过好的系统提示和参数调整，Llama 3可以变得非常有趣。
    • 反对声音：存在重复性输出问题，需进一步优化。
  2. 🔥 Mistral和Llama 3.1/3.2的优异表现
    • 正方观点：在角色扮演和幽默写作方面表现优异，可通过不同提示激发创造性。
    • 反方观点：系统提示的使用和模型训练背景对响应效果有影响。
  3. 💡 幽默感的主观性
    • 解释：不同人对幽默的理解和喜好不同，选择模型需考虑个人品味。
  4. 🚫 LLM的幽默局限性
    • 解释：当前LLM模型缺乏真正的幽默感，往往抄袭现有笑话或制造低级双关语。
  5. 🌟 新技术与新模式的期待
    • 解释：对新模型和特定模式（如ChatGPT语音模式）抱有一定期待。

金句与有趣评论

  1. “😂 Llama 3 with a good system prompt can be quite funny.”
    • 亮点：简洁明了地指出Llama 3的潜力。
  2. “🤔 To this day i still don’t understand mirostat like what the fuck does it do?”
    • 亮点：幽默表达对mirostat参数的困惑。
  3. “👀 Depends if you have a good taste of humor”
    • 亮点：强调幽默感的主观性。
  4. “🤣 HammerAI/Mistral-nemo-uncensored on Evil Mode.”
    • 亮点：推荐特定模型和模式，表达幽默感。
  5. “😅 I’ve tried practicing comedic improv and it is extremely disappointing with current LLMs.”
    • 亮点：分享实践经验，表达对当前LLM的失望。

情感分析

总体情感倾向较为中立，既有对某些模型（如Llama 3、Mistral）的积极评价，也有对LLM在幽默创作上局限性的负面看法。主要分歧点在于不同模型的表现和幽默感的主观性。部分用户对新技术和新模式抱有期待，显示出一定的乐观情绪。

趋势与预测

  • 新兴话题：特定模型（如Grok的“fun mode”）和新技术的潜力。
  • 潜在影响：随着模型不断优化和新功能的出现，LLM在喜剧创作上的表现有望提升，但仍需解决重复性和创造性问题。

详细内容：

标题：究竟哪个 LLM 模型最具幽默感？

在 Reddit 上，有一个热门讨论引起了大家的关注：“Which LLM model(s) is the funniest one? As in, the one with the best comedic writing skills.” 这个帖子获得了众多的浏览和大量的评论。

帖子主要探讨的是寻找能够原创有趣故事或者将普通故事改编得十分搞笑的 LLM 模型，无论是本地模型还是封闭模型都在讨论范围内。

讨论的焦点主要集中在多个模型的幽默表现上。有人认为 Llama 3 在设置良好的系统提示下会很有趣，还有人提到 Gemma2-9B 也相当有趣。但也有人指出，Llama 3 存在重复过多的问题，即便尝试了各种参数调整，包括高温度、随机化种子、高 Top-p 值、不同级别的 mirostat 2、高重复惩罚等，情况仍未改善，感觉它似乎过度拟合了某些短语。

有人详细解释了 mirostat 的工作原理和参数设置，称其是一种校准 LLM 响应的方式，可随时间修改其困惑度，是预训练 LLM 在聊天过程中的自适应机制。

还有人分享道，Mistral 和 Llama 3.1、3.2 可以进行角色扮演，比如“富有幽默感的助手”或“漫画家”等，通过不同类型的提示能发挥其创意。有人在使用 LLMs 写故事时，认为 Euryale 2.1 和 Midnight Miqu v1 103b 在处理对话方面表现出色，还在尝试运行 Magnum 123b。

不过，也有人认为很遗憾没有 LLM 是真正有趣的，它们要么抄袭网上的人类笑话，要么创作蹩脚的双关语。

在这场讨论中，大家对于哪个 LLM 模型最具幽默感并未达成共识。但不同的观点和丰富的经验分享为我们深入了解 LLM 模型的幽默创作能力提供了多角度的思考。究竟能否找到一个真正能让人捧腹大笑的 LLM 模型，还有待进一步的探索和实践。