原贴链接

嗨，我很高兴在我的个人业余项目中宣布这个功能。你可以改变大型语言模型（LLM）的输出，在指定温度的同时浏览所有替代路径（之前的历史记录会被保存）。我将采样的标记限制为至少有0.01%的概率，这样它就不会随机采样一些单词。所以如果你设置一个非常低的温度，可能只有1或2个单词。项目链接在这里，你可以自己尝试一下：TC - Zheng/ActuosusAI：AI管理工具。目前，这是一个打算作为本地应用程序运行但有网络用户界面（UI）的应用。你可以从Huggingface下载模型，以支持GGUF格式的不同量化方式加载它们，并用它们生成文本。这个应用仍处于早期开发阶段，所以如果有任何问题或建议请告诉我。我将积极从事这个项目。目前计划的功能：* 为这个项目添加Docker镜像；* 支持在这个应用中添加自定义本地模型来进行聊天；* 支持以对话风格与经过指令调整的模型聊天，使用替代词和概率。敬请期待。

讨论总结

原帖分享了个人爱好项目中关于生成带有替代词和概率的文本功能，目前项目处于早期开发阶段且有后续规划。评论者们大多对项目表示认可，如赞赏项目很酷、很棒等。同时，评论者们也积极提出各种建议，像添加滑块、进行视觉提示等，还提出了一些关于项目功能的疑问，例如功能与其他类似功能的比较、特定操作的方法等，整体讨论氛围积极友好。

主要观点

  1. 👍 建议添加项目功能改进措施
    • 支持理由：使项目功能更完善，提升用户体验，如添加min_p滑块方便探索低温生成等。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 项目已满足部分用户需求且很棒
    • 正方观点：项目存在一段时间且有人提出过类似需求，项目很棒值得向有需求的人推荐。
    • 反方观点：无
  3. 💡 认可项目中的交互回溯采样器和用户体验
    • 解释：认为交互回溯采样器的用户体验很好，可以通过视觉提示进一步优化。
  4. 💡 对原帖项目功能表示关注并希望集成到其他项目
    • 解释：关注项目功能，希望该功能能够集成到LM Studio中。
  5. 💡 对项目功能与其他功能的比较表示关注
    • 解释：想知道项目功能与XTC sampler有何不同，探究项目功能的独特价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 Thanks for sharing this. A few suggestions: With that it’d be easily possible to explore low temperature generations when setting min\_p to 0.1 or even 0.2.”
    • 亮点：对原帖分享表示感谢并给出具体的改进建议。
  2. “🤔 An interactive backtracking sampler! Really nice love the UX”
    • 亮点：对项目中的交互回溯采样器表示认可并称赞用户体验。
  3. “👀 Hah! I checked your repo to see if you developed this today, but it’s at least one week old. :D”
    • 亮点：幽默地表达项目已存在一段时间。
  4. “🤔 If people had used llm like this from the start, I wonder how much online talk about llm consciousness, understanding, agi, etc. there would have been.”
    • 亮点：对不同使用方式可能产生不同舆论影响的好奇。
  5. “😂 Working_Pineapple354: This is freaking cool”
    • 亮点：简洁表达对项目的赞赏。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大部分评论者都对项目表示认可和赞赏，提出的建议也是为了项目更好地发展。可能的原因是项目具有一定的创新性和实用性，能够引起相关技术爱好者的兴趣。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目功能与其他类似功能或项目的比较可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：如果项目不断发展完善，可能会对相关的语言模型应用领域产生一定的推动作用，为用户提供更多样化的使用体验。

详细内容：

标题：创新的文本生成工具引发Reddit热议

在Reddit上，一则关于“Generate text with alternative words and probabilities”的帖子引起了众多用户的关注。该帖介绍了作者在个人爱好项目中的一项新功能，用户可以改变LLM的输出，并在指定温度时浏览所有替代路径（同时保存先前历史），还限制了采样的令牌至少有0.01%的概率，以避免随机采样。帖子提供了项目链接TC-Zheng/ActuosusAI: AI管理工具，并表示目前这是一个具有网络用户界面、可本地运行的应用，能从huggingface下载模型，以不同量化方式加载GGUF格式的模型来生成文本。此应用仍在早期开发阶段，作者期待用户反馈问题和建议，并公布了正在规划的功能。此帖获得了大量的关注，引发了热烈的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提出了一些建议，比如增加一个“min_p”滑块，为每个单词的选项数量添加颜色编码，以方便探索低温生成的情况。还有人建议增加对调用OpenAI兼容API的支持，以方便用户使用。有人称赞这是一个具有互动性的回溯采样器，认为在视觉上提示具有更广泛分布的令牌会很有趣。也有人表示如果人们一开始就像这样使用LLM，可能会减少关于LLM意识等方面的网络争论。还有人期待将其集成到LM Studio中。有人询问它与XTC采样器的不同之处，也有人想知道如何在koboldcpp或llama-cpp-python中一次性获取所有这些概率。

共识方面，大家普遍认为这个项目非常酷，很有创新性。独特的观点如增加“min_p”滑块和颜色编码的建议，为项目的进一步优化提供了新思路。

总之，这个项目在Reddit上引发了广泛而深入的讨论，为项目的未来发展提供了丰富的思路和方向。