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这是一个Mistral Nemo模型，最大上下文长度超过128k（131,000+），擅长生成高细节水平的长篇内容，包括对话、叙述和类似“非AI”的散文。

该模型可以输出适宜和不宜的内容。

适用于任何写作活动，如小说或角色扮演。

该模型具有出色的讲故事能力、散文质量和长篇连贯性（一次测试超过8k），由三个在EQBench和UGI-Leaderboard等多个网站评分极高的“Gutenburg”模型组成。

模型喜欢长篇大论，单个提示输出2k、3k、5k甚至更高的情况并不少见。它倾向于“过度写作”而非“少写”，即输出内容包含更多细节、叙述、对话和“实质内容”。

提供详细且多样的（不同提示/温度）示例，展示为何这个“原始”模型值得曝光，包括1k、2k、3k和5k的示例。

https://huggingface.co/DavidAU/MN-GRAND-Gutenburg-Lyra4-Lyra-23.5B-GGUF

讨论总结

本次讨论集中在MN-GRAND-Gutenburg-Lyra4-Lyra-23.5B模型的技术和应用方面。用户们对该模型的长上下文处理能力、源代码发布时间、EXL2量化版本、与其他模型的对比以及多语言应用表现出浓厚兴趣。部分用户反映了内存分配问题和重复用词等性能缺陷，但也有用户对其在角色扮演方面的表现给予肯定。整体氛围专业且具体，体现了对技术细节的关注。

主要观点

  1. 👍 Gutenberg微调模型的受欢迎程度
    • 支持理由：Nrgte表达了对Gutenberg微调模型的喜爱。
    • 反对声音：无显著反对意见。
  2. 🔥 模型性能与内存问题
    • 正方观点：Dangerous_Fix_5526指出模型可以超过128k，但性能会下降。
    • 反方观点：DerfK发现模型实际需要的内存远超128k，导致无法正常使用。
  3. 💡 模型对比与写作代理
    • 支持理由：Dangerous_Fix_5526认为Mistral Nemo模型在细节和叙述上优于Gemma模型。
    • 反对声音：无显著反对意见。
  4. 🌍 多语言应用潜力
    • 支持理由：robertotomas询问多语言散文数据集或模型的存在。
    • 反对声音：无显著反对意见。
  5. 🔄 重复用词与过度修饰问题
    • 支持理由：4as指出模型存在重复用词和过度使用形容词的问题。
    • 反对声音：无显著反对意见。

金句与有趣评论

  1. “😂 Always a fan of Gutenberg finetunes.”
    • 亮点：表达了对Gutenberg微调模型的忠实喜爱。
  2. “🤔 Full source will drop this week; hopefully EXL2 too.”
    • 亮点：透露了源代码发布的时间和期望。
  3. “👀 I might need a small upgrade before I can use the full 128k context :P”
    • 亮点：幽默地表达了内存需求的超预期。
  4. “📚 It’s basically how you’d build research agents, but instead of writing a paper, they write a story.”
    • 亮点：生动地解释了写作代理的工作原理。
  5. “🔍 is there a multilingual prose dataset/models available?”
    • 亮点：直接提出了对多语言应用的需求。

情感分析

总体情感倾向中性偏积极，用户对模型的技术细节和应用潜力表现出浓厚兴趣，但也存在对性能缺陷的担忧。主要分歧点在于模型的内存需求和性能表现，部分用户对源代码发布时间和多语言应用表示期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：多语言应用和写作代理的进一步探讨。
  • 潜在影响：该模型的优化和改进可能对长篇写作和创意内容生成领域产生积极影响。

详细内容：

标题：关于 MN-GRAND-Gutenburg-Lyra4-Lyra-23.5B 模型的热门讨论

近日，Reddit 上一篇关于 MN-GRAND-Gutenburg-Lyra4-Lyra-23.5B 模型的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子介绍了此模型在长文本输出生成方面的出色表现，包括细节水平、对话、叙述和类似非“AI”的散文创作等，还提到该模型能输出 SFW 和 NSFW 散文，适用于各种写作、虚构创作或角色扮演活动。同时，帖子还提供了相关模型的链接：https://huggingface.co/DavidAU/MN-GRAND-Gutenburg-Lyra4-Lyra-23.5B-GGUF 。

讨论焦点主要集中在该模型的性能和特点上。有人对 Gutenberg 微调表示喜爱，但关心基础模型以及是否有 exl2 量化。有人表示本周会公布完整源代码，希望也有 EXL2，还称自己的机器无法进行 EXL2 量化。有人提到使用该模型时出现内存分配问题，还有人指出模型在超过一定上下文长度后质量下降，如超过 24K 时质量和连贯性不佳。但也有人认为该模型有出色的讲故事能力和长文本连贯性。

有人将其与其他模型进行比较，如 Command-R、InternLM 2.5、Qwen 2.5、Llama 70B 3.1 等，并讨论各自的优劣。有人询问与 gemma-2-9b-ifable 的比较，得到的回复是在散文方面大致相当，但此模型细节和叙述更多，在某些特定内容输出上有差异。

还有人分享了创意写作代理的使用方式，称其并非神奇，就像构建研究代理一样，通过多个代理分工合作完成故事创作，包括故事生成、结构安排、章节创作等，还提到了相关的框架和链接：https://github.com/microsoft/autogen 。

同时，也有人指出模型存在一些问题，比如奇怪的重复和过度使用形容词，不过也有人称赞其角色扮演能力出色。

关于该模型是否在 eqbench 上，有人回复称源代码尚未发布，所以还未在 eqbench 上。

总之，关于 MN-GRAND-Gutenburg-Lyra4-Lyra-23.5B 模型的讨论呈现出多样性，大家从不同角度对其进行了分析和评价。