原贴链接

我已经玩微调有一段时间了，并且探索了如果用我认为合理的东西来微调一个模型会发生什么的想法。像从Youtube、书籍等获取的内容。结果如下。好的方面是，每当我妻子问我问题时，我都可以让她去找这个模型。https://huggingface.co/some1nostr/Ostrich - 70B

讨论总结

原帖作者分享自己微调得到的模型成果，还打趣说可以让妻子去问这个模型问题。评论者从多方面展开讨论，包括模型构建的技术细节、模型的能力和可靠性、对原帖作者的祝贺或认同、想要建立社交联系以及表达对模型未来功能的期望等，整体氛围轻松友好，虽然存在对模型可靠性的小争议，但不影响积极的讨论氛围。

主要观点

  1. 👍 对原帖作者的模型成果表示祝贺和认可。
    • 支持理由：认为该模型初看是大家所需要的。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对创建模型的训练设置好奇并提问。
    • 正方观点：想了解更多关于模型构建的知识。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 该模型可能存在答案不可靠的问题。
    • 支持理由：有评论者指出模型答案往往不可靠。
    • 反对声音：模型得到了部分人的认可和祝贺，说明并非所有人都认同此观点。
  4. 👍 想要与帖子作者建立联系。
    • 支持理由：通过比较俏皮的方式表达想要社交互动的意愿。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 提到特定博士的工作，强调需要具有批判性和逻辑性推理能力的模型。
    • 支持理由：认为模型应具备解读科学论文、识破欺骗内容的能力。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 iKy1e: What training setup did you use to create this?”
    • 亮点：这是开启关于模型构建技术讨论的起点。
  2. “🤔 Icy_Diet140: Dude! Do I see a based model? Congrats, will try it this weekend.”
    • 亮点：表达了对原帖作者成果的认可和尝试计划。
  3. “👀 Journeyj012: > The answers of this model will be often unreliable”
    • 亮点：提出了与其他正面评价不同的关于模型可靠性的观点。
  4. “😂 de4dee: she may soon dump me”
    • 亮点：幽默地暗示模型回答妻子问题能力很强。
  5. “🤔 ethereel1: At first glance, this looks like exactly what we need!”
    • 亮点：代表了部分人对模型的初步积极看法。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对原帖作者的模型成果表示祝贺、认可或者好奇，想要了解更多关于模型构建的信息。主要分歧点在于模型的可靠性，有评论者认为模型答案不可靠，但这一观点并不占主导，可能的原因是原帖更多是展示个人成果，大家首先倾向于给予积极反馈，且只有少数人提及可靠性问题，没有足够的论据支持这一负面观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在解读科学论文、识破欺骗内容方面的发展潜力。
  • 潜在影响：如果模型如大家期望发展，可能会对科学研究、信息甄别等领域产生积极影响，有助于提高处理复杂科学内容的效率，减少欺骗性信息的传播。

详细内容：

标题：个性化精细调优模型引发的 Reddit 热议

在 Reddit 上，有一则关于个人精细调优模型的帖子引起了广泛关注。该帖子展示了作者经过一段时间的探索和实践后所得到的成果，并提供了相关模型的链接https://huggingface.co/some1nostr/Ostrich-70B。此贴获得了众多点赞和丰富的评论。

讨论的焦点主要集中在模型的训练设置、实际效果以及应用前景等方面。有人询问作者使用了怎样的训练设置来创建这个模型，作者回复称在家中使用 2 张 3090 显卡，采用 llama - factory fsdp_qlora ，但现在已切换到 swift 。还有人好奇作者是否使用了某种 Linux 发行版，因为自己在 Windows 上无法正常运行，作者表示用的是 Ubuntu 22 ，并详细列出了硬件配置：主板为 Asrock Fatal1ty X399、CPU 为 Threadripper 1950X、128GB DDR4 内存、两张 RTX 3090 显卡。

有人称赞这看起来是一个很棒的模型，会在周末尝试。但也有人指出该模型的答案常常不可靠。有人好奇这个模型在回答作者妻子的问题上表现如何，作者分享了一些妻子询问的关于精油、在家上学的应用推荐，以及有关意大利和法国的问题。

有人表示如果作者被妻子抛弃，希望她能把检查点上传到 huggingface 。还有人希望能更多地了解作者是如何从零开始做到的，作者详细介绍了自己的经历，包括几个月前开始使用 llama - factory，自行构建数据集，拥有 2 张 3090 显卡和 128GB 内存的电脑是训练 70B 参数模型的最低要求，也提到了数据集的获取和处理等难点。

这场讨论中的共识在于大家对这个个性化模型都充满了好奇和探索的欲望。特别有见地的观点是作者对于如何避免模型过拟合的阐述，比如通过观察评估损失和训练损失的变化来判断，若评估损失上升则可能出现过拟合。

总的来说，这个个性化的精细调优模型引发了 Reddit 上用户们的热烈讨论和深入思考，大家在交流中不断碰撞出关于技术和应用的新火花。