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这是一个Gemma2模型，它融合了EQBench中排名前四的讲故事/写作模型，专门针对小说、故事和写作进行了调优，采用了复杂的逐点/逐层融合方法。由于模型的高度稳定性和压缩性，也可用于一般用途，包括角色扮演。在代码库中有几个示例生成。完整源代码也可获取。示例（部分，完整的在代码库）输出：‘Captain Eva Rostova’s gloved fingers hovered over the console, her reflection warped in the array of flickering monitors. Outside, the starfield was a mesmerizing tapestry of diamond dust against absolute black, yet it offered no comfort. The hum of failing life support systems whispered through the cockpit like a mournful dirge. Her ship, the Vanguard, was dying, and with it, her last hope…’ [https://huggingface.co/DavidAU/Gemma - The - Writer - 9B - GGUF](https://huggingface.co/DavidAU/Gemma - The - Writer - 9B - GGUF)

讨论总结

这个讨论主要围绕Gemma The Writer 9B模型展开。参与者从不同角度对该模型进行评价，包括模型生成的文本质量、在设备上的运行速度、与其他模型对比下的创意和智能表现等，大家的观点有支持有反对，整体氛围比较理性。

主要观点

  1. 👍 部分人认为示例表述在语境下合理
    • 支持理由：在提示要求和完整生成（场景）的语境下能凸显美感。
    • 反对声音：部分人认为有数据集污染迹象，且觉得表述不自然。
  2. 🔥 Gemma模型在设备上运行速度慢
    • 正方观点：评论者表示在自己设备上运行速度慢是事实。
    • 反方观点：无（未在评论中有体现）。
  3. 💡 Gemma模型在回答非预期问题时表现出色
    • 解释：在处理600页德语小说手稿相关问题时成功率达85%，尽管不是预期用途但表现令人印象深刻。
  4. 💡 合并四个创意模型未使Gemma模型更具创意
    • 解释：有评论者认为相较于ataraxy v1，该模型在创意方面没有提升。
  5. 💡 Gemma模型在实际智能方面有缺失
    • 解释：例如在多语言能力方面存在不足。

金句与有趣评论

  1. “😂 COAGULOPATH：“a mesmerizing tapestry””
    • 亮点：对示例中的表述表达不太确定的态度，引起后续关于表述合理性的讨论。
  2. “🤔 Dangerous_Fix_5526：In the context of the prompt requirements and the full generation (scene) it is correct. It highlights beauty in dire life and death circumstances.”
    • 亮点：从语境角度解释表述的合理性，为讨论提供一种观点。
  3. “👀 Imjustmisunderstood：Fair, but it does still have all the signs of GPT - addled datasets.”
    • 亮点：提出模型可能存在数据集污染的问题，引发新的思考方向。
  4. “😉 我喜欢Gemma模型，要是它们在我的设备上不那么慢就好了。”
    • 亮点：表达对模型的喜爱同时指出其运行速度慢的问题。
  5. “💪 当我决定尝试Gemma The Writer时，它在大概85%的回答中绝对做到了。”
    • 亮点：强调Gemma模型在非预期用途下的出色表现。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有对Gemma模型的喜爱，也有不喜欢的声音。主要分歧点在于模型的性能、创意和智能表现等方面。可能的原因是不同用户对模型有不同的需求和期望，以及使用场景的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：创建一个网站让人们盲选原创作者还是语言模型内容。
  • 潜在影响：如果真的创建这样的网站，可能会对语言模型的发展和评估产生影响，促使模型开发者更加注重模型输出的原创性和自然性。

详细内容：

标题：关于 Gemma The Writer 9B 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“Gemma The Writer 9B”模型的帖子引发了众多关注。此模型是将 EQBench 中排名前四的讲故事/写作模型通过复杂的逐点/逐层合并方法进行融合，并专门针对小说、故事和写作进行了调整。由于其高稳定性和压缩性，还可用于通用场景，包括角色扮演。帖子中还提供了示例输出，如“Captain Eva Rostova’s gloved fingers hovered over the console, her reflection warped in the array of flickering monitors. Outside, the starfield was a mesmerizing tapestry of diamond dust against absolute black, yet it offered no comfort. The hum of failing life support systems whispered through the cockpit like a mournful dirge. Her ship, the Vanguard, was dying, and with it, her last hope…” 该帖子获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为“a mesmerizing tapestry”在给定的提示要求和完整生成的场景中是恰当的，突出了在生死攸关的情况下的美丽。但也有人觉得，从这一小段就能看出它有 GPT 数据集的痕迹，比如“Mesmerizing tapestry”“the hum…whispered…”，并希望能分享更长的文本，比如 1000 个令牌左右。还有人表示，读起来感觉不自然，像是代写的书，不真实、生硬且堆砌细节。有人分享自己的个人经历，称喜欢 Gemma 模型，只是在自己的设备上运行速度较慢，认为 Llama3 性能更好。也有人提出疑问，是否有人尝试过，效果如何。有人表示，自己使用 Ataraxy ，还有人指出，根据 hugging face 统计，已有超过 5000 人尝试或使用过该模型。有人觉得这个模型不如 Ataraxy v1，融合四个创意模型并没有使其更具创意，还存在语言方面的缺失。但也有人分享了积极的个人经历，称用 Gemma The Writer 处理 600 页的德语小说手稿时，回答问题的准确率约 85%，令人印象深刻。

在这场讨论中，对于该模型的评价存在较大分歧，有人对其赞不绝口，有人则提出了不少质疑。而共识在于大家都在积极探讨和交流对这个模型的看法和使用体验。特别有见地的观点如有人指出精细调整可能会影响语言表现，尤其是基于单一语言数据集的调整。这丰富了对模型优缺点的分析和思考。

总的来说，关于 Gemma The Writer 9B 模型的讨论展现了人们对新模型的好奇与探索，也反映了在技术不断发展的当下，人们对于模型性能和效果的期待与要求。