原贴链接

无实际可翻译内容（仅一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1fyr1ch.mp4）

讨论总结

该讨论围绕Antislop Sampler获得OpenAI - 兼容API展开。原帖可能是一个资讯分享类的帖子，吸引了众多对相关技术感兴趣的人来评论。评论者们的关注点比较分散，涉及到从项目的代码分享、操作步骤，到使用体验、功能改进以及与其他项目的兼容性等多方面内容，整体氛围比较积极，大家都在积极探索这个项目的各种可能性。

主要观点

  1. 👍 提供Antislop Sampler在Open - WebUI中运行的代码和操作步骤
    • 支持理由：评论者_sqrkl给出了相关代码仓库链接等详细操作步骤，为想要尝试的人提供方便。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Antislop Sampler处于早期阶段，欢迎反馈
    • 正方观点：原评论者_sqrkl表明项目处于早期阶段，需要大家反馈来改进。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 希望AntiSlop Sampler支持TabbyAPI
    • 正方观点：Lissanro认为这样能借助ExllamaV2的优势。
    • 反方观点：无。
  4. 🤔 使用AntiSlop Sampler仍看到不少slop
    • 正方观点：CheatCodesOfLife通过自身使用发现这一情况。
    • 反方观点：_sqrkl表示自己无法重现该问题。
  5. 😎 认为标题表述方式奇怪，但很酷
    • 正方观点：NoIntention4050最初对标题中OpenAI字样有疑问，之后觉得表述奇怪但很酷。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 I love this project, and I think it’s a brilliant, novel idea to wait for the whole phrase to be computed (not just the single tokens) and then backtrack on it to rephrase it.”
    • 亮点：nitefood表达了对项目核心机制的喜爱，认为这种计算和重新表述方式很新颖。
  2. “🤔 Resolve is in there as the 8499’th most over - represented word. But I’m only using the top 500 by default.”
    • 亮点：_sqrkl对词汇表中的特定词“resolve”的情况进行了说明。
  3. “👀 It would be great if supported other backends, especially TabbyAPI since ExllamaV2 is one of the fastest and most effecient (it also supports Q6 cache, tensor parallelism and speculative decoding, which is important for models like Mistral Large 2).”
    • 亮点：Lissanro提出了对Antislop Sampler支持TabbyAPI的期待，并阐述了ExllamaV2的优势。
  4. “😏 I still see a lot of slop (fairly speaking, my prompt is full of slop, haha), but I haven’t tried to adjust anything yet, just used the included slop adjustment json.”
    • 亮点：CheatCodesOfLife幽默地表达了使用项目时看到不少slop的情况。
  5. “🤨 Oh. Strange way to phrase that in the title, but it’s cool!”
    • 亮点：NoIntention4050对标题表述的看法，既觉得奇怪又觉得很酷。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于项目的实际使用效果方面，例如是否能有效减少slop等。可能的原因是不同的使用场景、模型版本或者配置不同导致使用效果有差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于Antislop Sampler与其他项目结合的探索，例如和koboldcpp、oobabooga等的兼容性改进。
  • 潜在影响：如果这个项目不断发展完善，可能会对相关模型的优化产生积极影响，提升数据质量，并且可能会影响到使用这些模型的各种应用的性能。

详细内容：

《AntiSlop Sampler 推出 OpenAI 兼容 API 引发热烈讨论》

近日，Reddit 上一则关于“AntiSlop Sampler 获得 OpenAI 兼容 API”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。帖子主要内容为介绍了 AntiSlop Sampler 这一项目，并提供了相关的视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1fyr1ch.mp4），同时在评论区引发了关于其功能、应用场景以及效果等多方面的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为 AntiSlop Sampler 使用回退机制，在遇到不允许的单词或短语时，通过调整令牌概率来重试，这很有趣，但也提出了疑问，比如被禁止的词是绝对禁止还是可以设置为减少出现的概率。有人指出可以在特定链接（https://github.com/sam - paech/antislop - sampler/blob/main/slop_phrase_prob_adjustments.json）中调整概率。 有人询问它能否用于避免某些语法错误，如避免使用被动语态或复杂句子。 有人分享了自己在审查科学论文时对某些单词的反感，比如“delve”。 还有人探讨了它能否支持其他后端，以及不同后端的特点和优势。有人提到 TabbyAPI 能支持相关功能，且保持更新，而 Oobabooga 在某些方面存在不足。 对于该项目是否适用于生产使用，能否通过廉价的云计算进行远程推理，以及是否能在不同模型和平台上实现等问题，大家也各抒己见。

在这些讨论中，有用户分享道：“作为一名长期关注此类技术的人，我发现这个项目虽然有创新之处，但在实际应用中可能还需要进一步优化。比如我按照默认设置尝试后，仍然看到了一些不理想的结果，但还没进行调整尝试。” 也有人提供了相关的测试结果和改进建议的链接，比如：[Llama - 3.2.-3B - Instruct (baseline)](https://eqbench.com/results/creative - writing - v2/meta - llama__Llama - 3.2-3B - Instruct.txt)、[Llama - 3.2-3B - Instruct (antislop)](https://eqbench.com/results/creative - writing - v2/Llama - 3.2-3B - Instruct%20[antislop].txt)等。

大家对于该项目的看法存在一定的共识，即认为其在解决某些语言问题上具有创新性和探索价值，但对于其实际效果和适用范围仍存在不同的看法。一些特别有见地的观点认为，应该根据具体任务和需求定制专属的列表，以达到更好的效果。

总的来说，AntiSlop Sampler 的推出激发了大家对于语言模型优化和应用的深入思考和讨论，未来它能否在实际应用中取得更好的效果，还需要进一步的实践和探索。