原贴链接

项目链接：https://github.com/cyan2k/llama.cpp/tree/feature/xtc-sampler

讨论总结

本次讨论主要围绕开源项目llama.cpp的一个分支——XTC采样器展开。XTC采样器通过一种新的采样方法，旨在减少文本生成中的重复性（GPT-isms），提高创造性和文本多样性。评论者cyan2k介绍了XTC采样器的功能和效果，并提供了示例和参数设置建议。社区对此展开了热烈的讨论，主要观点包括XTC采样器的创新性、在特定场景下的应用效果、以及可能对模型性能和文本质量的影响。

同时，讨论中也涉及到开源项目的贡献态度和pull request等话题。cyan2k表示自己发布代码只是为了履行承诺，并不关心是否有人使用，并强调自己已经停止参与开源项目的贡献。此外，还有一些评论者指出Koboldcpp项目已经实现了类似功能。

主要观点

  1. 👍 XTC采样器是一种新的采样方法，用于减少文本生成中的重复性和提高创造性。

    • 支持理由：通过忽略高概率token，保留低概率token，达到增加文本多样性的效果。
    • 反对声音：部分用户认为XTC采样器可能影响模型的指令跟随能力和文本质量。

  2. 🔥 XTC采样器主要适用于聊天和角色扮演场景，可能不适用于所有情况。

    • 正方观点：XTC采样器能够推动故事情节的发展，满足特定场景下的需求。
    • 反方观点：忽略最佳tokens可能会降低整体性能，有更好的方法来实现类似效果。

  3. 💡 XTC采样器的参数设置对其效果有重要影响，过度使用可能导致负面效果。

    • 需要找到合适的参数设置，以平衡创造性和文本质量。

  4. 🚀 cyan2k发布代码只是为了履行承诺，并不关心是否有人使用。

    • 他已经停止参与开源项目的贡献，不会提交pull request。

  5. 📚 Koboldcpp项目已经实现了类似功能。

    • 提供了另一种选择，用户可以根据自己的需求进行选择。

金句与有趣评论

  1. “😂 cyan2k：Oh, you misunderstood the point of my fork and this thread. I absolutely don’t care about people using it or not.”

    • 亮点：cyan2k对开源项目贡献的态度引发了讨论。

  2. “🤔 -p-e-w-：Your mistake is assuming the most probable tokens are the ‘best’ tokens. If you want creative writing, then this isn’t true, almost by definition.”

    • 亮点：对“最可能”的代币不等于“最佳”的代币的深刻见解。

  3. “👀 ResidentPositive4122：It’s literally an anti-task tool.”

    • 亮点：对XTC采样器作用的极端看法，引发了对工具适用性的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，大多数用户对XTC采样器的创新性和在特定场景下的效果表示赞赏。但同时，也存在一些争议，主要分歧点在于XTC采样器对模型性能和文本质量的影响，以及cyan2k对开源项目贡献的态度。这些分歧反映了用户对技术工具的不同需求和期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：更多开发者可能会探索和改进采样方法，以解决模型训练中的问题。
  • 潜在影响：XTC采样器可能会被集成到更多的文本生成应用中，对创意写作和角色扮演等领域产生积极影响。

详细内容：

标题：关于 llama.cpp 的 XTC 采样器在 Reddit 上引发的热议

近日，Reddit 上一则关于 llama.cpp 的 XTC 采样器的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关代码的链接：https://github.com/cyan2k/llama.cpp/tree/feature/xtc-sampler ，吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 XTC 采样器的性能、用途以及对模型的影响等方面。

有人认为对于创意用例来说，XTC 采样器很惊人，能让模型感觉像一个完全不同且有很大改进的模型。比如，有用户分享道：“我上传了一些商务邮件样本。结果令人惊叹。不再只是重复最流行的 Azure 服务，它能够推荐一些更合适的不太常见的服务，在技术层面上让回复变得更好。”

然而，也有不少反对的声音。比如，有人表示：“通用性能应该会降低。这主要适用于聊天和角色扮演。有时候最有可能的下一个标记并不是某些创造性情况下所需要的。”还有人认为：“花费数十亿训练出预测最可能下一个标记的模型，然后任意去除其中的 x 个最佳候选标记，这不合理。”

也有人指出，XTC 采样器的关键在于只在有多个“好”标记时触发，并且会保留至少一个“好”标记用于采样，这在增强创造力的同时保持了连贯性。

在讨论中，还有用户提到，Koboldcpp 已经拥有类似功能一段时间了，且 Kobold 有自己独特的采样系统，不会与 llama.cpp 产生“内斗”。

有人认为提高采样温度以降低采样最可能标记的可能性，但也有人反驳称这会使分布末端的不良标记更有可能出现。

一位用户解释了自己不再参与开源软件贡献的原因，称开发环境中存在诸多问题，比如开发者和用户的态度不佳等。

总之，关于 llama.cpp 的 XTC 采样器的讨论十分热烈，各方观点碰撞，既有对其创新和潜力的肯定，也有对其效果和合理性的质疑。究竟 XTC 采样器会带来怎样的影响，还有待进一步的实践和观察。