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这是一个指向https://huggingface.co/ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2的链接

讨论总结

这是关于Mistral - Nemo - 12B - ArliAI - RPMax - v1.2和Llama - 3.1 - 8B - ArliAI - RPMax - v1.2的讨论。评论者提到模型的数据集存在问题、模型的性能表现、对新模型的期待与喜爱、遇到的模型问题及解决方法等，也涉及账号使用、影子封禁等其他相关话题，整体氛围较为积极，大家积极分享自己的观点和经验。

主要观点

  1. 👍 dolphin数据集的oracle模型已过时且存在问题
    • 支持理由：HideLord指出其使用的gpt 3.5和gpt4已过时并且重复使用系统提示会使模型过度拟合特定字符串，nero10579也认同dolphin数据集对新模型不好。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 RPMax模型运行稳定且很棒
    • 正方观点：memeposter65在自己的测试中表示RPMax模型是其最喜欢的，运行没有太多麻烦，不存在不遵循角色卡之类的问题，成果很棒。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 期待RPMax的GGUFs格式以便尝试
    • 支持理由：doomed151表示期待，Arli_AI称正在努力。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 上一版本rpmax未尝试去除特定偏向性
    • 支持理由：Midaychi指出在上一版本的rpmax中，未看到去除乐于助人或积极偏向性的尝试。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 Mistral版本存在一些性能问题
    • 支持理由：wakigatameth指出Mistral版本比之前版本表现稍好，但存在失去对先前事件追踪、开始胡言乱语等问题。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Yeah, the dolphin dataset is not very good. First, the oracle model it uses (gpt 3.5 and gpt4) are outdated by now. It also reuses the same 17 system prompts which makes the model overfit on those particular strings.”
    • 亮点：清晰指出dolphin数据集的问题所在。
  2. “🤔 In my own testing i have to say that the RPMax models are my favorite.”
    • 亮点：表达了对RPMax模型的喜爱。
  3. “👀 Heck yeah more RPMax. Can’t wait to give it a try once the GGUFs are up.”
    • 亮点：体现对RPMax模型的期待。
  4. “😏 With the last version of rpmax I didn’t see any attempt to remove the helpfulness or positivity biases.”
    • 亮点：发现rpmax版本的偏向性问题。
  5. “🤨 Mistral version behaves slightly better than the previous iteration, but it loses track of previous events and starts to blubber and summarize the RP scenario like Fimbulvetr does.”
    • 亮点：详细描述Mistral版本的性能问题。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，部分涉及模型的性能表现方面如Mistral版本存在的问题等。积极的原因在于很多评论者对RPMax模型表示喜爱、期待其新格式、认可模型成果等；而存在分歧的地方在于部分人指出模型存在的问题，与积极评价形成一定对比。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的偏向性控制和改进可能会引发后续讨论，因为有评论者提到了模型存在偏向性以及消融概念等相关内容。
  • 潜在影响：如果这些模型在后续的改进中解决了目前被提到的问题，如性能问题、偏向性问题等，可能会在相关的人工智能模型应用领域产生更好的应用效果，吸引更多用户使用。

详细内容：

标题：关于增量 RPMax 创意模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Incremental RPMax creative models update - Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2 和 Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关模型的链接：https://huggingface.co/ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2 ，获得了众多用户的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为海豚数据集不够好，其所使用的 oracle 模型已经过时，且重复使用相同的 17 个系统提示导致模型过拟合。 有用户提到模型的推荐温度以及上下文长度等技术问题。比如，有人指出 RPMax 的推荐温度通常较低，低于 1.0 为宜。而关于 Mistral Nemo 模型的上下文长度，实际可用的与宣称的有所不同。 在用户的实际测试中，有人表示 RPMax 模型表现出色，工作顺畅，没有出现某些问题。但也有用户遇到了模型损坏、效果不佳或存在偏差等情况。

例如，有用户分享道：“我已经注意到 nemo 12B GGUF 刚刚可用，所以我获取了 Q5M 版本，并同时使用 alpaca 和 mistral instruct，这个是我得到的结果。我认为这不是我的设置、Kobold 或 SillyTavern 版本的问题，因为一旦我切换到另一个模型，我的角色就开始变得有意义了，如第二张图片所示。”

关于模型的优缺点和改进方向，各方观点不一。有人认为训练模型存在权衡，若针对特定方面进行训练，可能会在其他方面表现变差。对于模型的中立性和去除某些偏差，也存在不同看法和探讨。

这场讨论展现了用户对于这些模型的深入思考和多样体验，也反映出在模型优化和应用方面仍有许多值得探索和改进的空间。