我有一个带16GB显存的4060ti（如果相关的话还有一个7600x）。我不介意速度慢的大模型（每秒1 - 2个词元），因为我只是偶尔用它来生成名字。我试过Nemomix unleashed和Mistral small，它们生成的名字相当普通。如果可能的话，我希望找到类似4.0那种创造力水平的模型。提前感谢帮助。编辑：如果相关的话，我使用Sillytavern作为前端。
讨论总结
原帖寻求能够生成创意和有趣名字（用于世界构建等事务）的模型，评论者们给出了各种各样的建议。包括一些非基于大型语言模型（LLM）的方法，如使用随机数发生器构建名字、利用统计模型创建随机名字生成器等，也推荐了不少模型如Gemma、Rocinante - 12b、Gemma 2 Ataraxy 9B等，同时还提到了提示工程的重要性，整体氛围较为积极，大家都在积极分享想法和建议。
主要观点
- 👍 利用随机数发生器从字典抽取单词与提示一起发送来生成名字
- 支持理由：可能有助于激发模型的创造力。
- 反对声音：未经验证，可能有效也可能无效。
- 🔥 LLMs在生成新名字方面表现一般
- 正方观点：其偏向训练数据中的真实单词和句子。
- 反方观点：无（未提及）。
- 💡 创建随机名字生成器，通过将论坛用户名输入统计模型来生成名字
- 解释：4 - gram统计可用于生成名字，增加到6 - gram可减少怪异感，且LLM可能不适合用于生成名字。
- 💡 可以尝试Gemma模型和谷歌模型（可能高参数有帮助），并在提示词中添加随机内容
- 解释：谷歌模型似乎更具创意，添加随机内容是个好建议。
- 💡 推荐Rocinante - 12b模型，学习编写提示词和系统消息有助于提升结果
- 解释：Q8版本的VRAM占用量适合原帖作者显卡，给出了模型链接，简单编写提示词和系统消息就能提升从模型中得到的结果。
金句与有趣评论
- “😂 MrSomethingred: One idea (I have no idea if it would work) is to use a random number generator to pull a whole bunch of words from a dictionary, completely at random, and send them along with your prompt.”
- 亮点：提出了一种新颖的利用随机数发生器和字典生成名字的想法，虽然未经验证但很有创意。
- “🤔 LLMs tend to be mediocre at generating new names because they are biased in favor of real words and sentences that are present in the training data - that’s what language modeling is all about.”
- 亮点：解释了LLMs在生成新名字方面表现平平的本质原因。
- “👀 我创建了一个随机名字生成器。我将论坛的用户名输入到一个统计模型中，然后这个模型能够根据相同的分布生成名字。”
- 亮点：分享了创建随机名字生成器的具体做法。
- “😂 Llama 3.2 1B with temperature 1.7 provided the best new brand name for the partner’s company.”
- 亮点：通过具体的实例说明Llama 3.2 1B在特定温度下在品牌名生成方面的表现。
- “🤔 For poetry and such, I would recommend Gemma 2 Ataraxy 9B. It repeatedly wrote the most poetic lyrics compared to any other model I’ve used, and until very recently it was considered #1 among the models for creative writing.”
- 亮点：给出了在诗歌创作方面表现较好的模型推荐并说明了原因。
情感分析
总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对LLMs在生成名字方面的看法，部分人认为其表现一般，部分人则推荐一些基于LLM的模型。可能的原因是不同的使用场景和需求导致了对LLMs的不同评价，以及大家各自的经验和尝试的模型不同。
趋势与预测
- 新兴话题：利用不同的统计方法或技术（如4 - gram、6 - gram、klmbr技术）来提升名字生成的效果。
- 潜在影响：如果能够找到有效的名字生成方法，无论是在世界构建、品牌命名还是诗歌创作等领域，都能够提高创意输出的效率和质量，为相关领域的创作提供更多灵感。
详细内容：
标题：探寻创意有趣的命名模型
在 Reddit 上，有一个备受关注的帖子引发了热烈讨论。帖子的作者表示自己拥有 4060 ti 显卡（16GB 显存）和 7600x 处理器，正在寻找能够生成创意有趣名字的模型，用于各种世界构建相关的工作。该帖获得了众多点赞和大量评论。
主要的讨论方向集中在如何找到更具创造力的命名模型，以及分享各种相关的经验和见解。
讨论焦点与观点分析：
- 有人提出可以使用随机数生成器从字典中随机抽取单词，结合提示来激发模型的创造力，但也指出可能需要一些提示工程来引导模型正确使用这些字典。比如：“有人”说：“可以使用随机数生成器从字典中随机抽取大量单词，利用‘别去想大象’效应来发挥优势。甚至可以为获取正确的语气和风格构建主题字典。但可能需要提示工程来让模型将字典作为灵感而不是单纯复制单词。”
- 有人分享了通过为角色创建背景来获取独特姓氏的方法，比如：“有人”提到：“为角色创建背景很有用，比如从其祖先入手，这样当你说‘这个人来自[祖先]，我们需要一个姓氏’时，模型生成的姓氏可能会更独特。”
- 有观点认为大型语言模型在生成新名字方面表现平庸，因为它们倾向于训练数据中的真实单词和句子。比如：“有人”指出：“语言模型倾向于生成常见的名字，因为它们受训练数据的影响。”
- 有人创建了随机名称生成器，并通过统计模型来生成具有特定分布的名字。比如：“有人”表示：“创建了随机名称生成器，将论坛用户名输入统计模型来生成名字。”
- 也有人推荐了一些特定的模型和学习写提示与系统消息的方法。比如：“有人”建议：“试试 Rocinante-12b，学习写提示和系统消息能大幅提升模型效果。”
讨论中的共识是大家都在积极探索寻找更有效的命名方法。特别有见地的观点是利用随机元素和角色背景来丰富命名的思路。
希望这些讨论能为大家在寻找创意命名模型的道路上提供更多启发和帮助。
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