原贴链接

无更多实质内容，仅给出了一个HuggingFace链接：https://huggingface.co/TheDrummer/Nautilus-70B-v0.1

讨论总结

这个讨论围绕Drummer’s Nautilus 70B v0.1模型展开。模型发布者称这是首次对Llama 3.1和Nemotron进行微调的版本v0.1，虽有问题但不想放弃成果而作为测试版发布希望得到反馈。评论者们从不同角度进行了讨论，包括RP微调对模型智能的影响、模型在处理母语方面的表现、硬件配置下特定量化的使用、是否需要基准测试、模型的训练程度、不同模型间的比较等，整体氛围比较理性平和，多是分享观点和提出问题。

主要观点

  1. 👍 [模型发布者首次对Llama 3.1和Nemotron进行微调得到v0.1版本，存在问题但不想放弃成果，作为测试版发布希望得到反馈]
    • 支持理由：[想知道自己是否偏离目标以及偏离程度，这是为数不多的基础微调版本]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 [经过RP微调的模型可能智能降低]
    • 正方观点：[部分评论者有这样的经验，如Admirable - Star7088]
    • 反方观点：[无]
  3. 💡 [微调模型可能会产生意外状况]
    • [解释：如a_beautiful_rhind指出微调可能会使模型产生其他状况]
  4. 💡 [可将微调与原始指令模型合并以提升效果]
    • [解释：像Downtown - Case - 1755提出这样的建议]
  5. 💡 [12GB显存可能存在不足带来困扰]
    • [解释：AmericanKamikaze表达了这样的困扰]

金句与有趣评论

  1. “😂 Cries in 12gb vram”
    • 亮点：[生动地表达出因显存不足而可能面临困扰的无奈心情]
  2. “🤔 The problem I’ve been having with RP fine tuned models is that they are less intelligent.”
    • 亮点：[直接指出RP微调模型可能存在的智能降低问题]
  3. “👀 Nemotron did well up to a point, and then I’d hot swap the model for a more moist model on the backend (loading NewDawn with koboldcpp) when things started getting spicy.”
    • 亮点：[描述了Nemotron模型在一定程度上表现好，但后期不理想时切换模型的情况，比较有趣]

情感分析

[总体情感倾向比较中性，主要是对模型相关问题的理性探讨。主要分歧点在于RP微调是否会带来负面影响，可能的原因是不同评论者的经验和关注点不同，有的关注智能降低，有的关注其他可能产生的状况。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[关于不同模型比较以及性能差异方面可能会引发后续更多的讨论]
  • 潜在影响：[有助于推动相关模型在微调、性能提升等方面的改进，也能为用户选择合适的模型提供更多参考]

详细内容：

标题：Drummer’s Nautilus 70B v0.1 引发的 Reddit 热议

在 Reddit 上，一个关于“Drummer’s Nautilus 70B v0.1 - An RP finetune of L3.1 Nemotron 70B!”的帖子引起了众多关注。该帖提供了相关的链接（https://huggingface.co/TheDrummer/Nautilus-70B-v0.1），目前已获得了一定数量的浏览和评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为 RP 微调模型存在不够智能的问题，如果这个模型能保持 Nemotron 原本的聪明程度，可能会很有趣。有人指出微调可能会让模型变得过于“饥渴”。还有人提出，如果将微调与原始指令模型合并可能会更好，比如像处理 Command-R 2024 那样，这样能让微调模型拥有原始模型的一些“智慧”。也有人认为这基本就是削弱了过度微调的效果。有人分享链接（https://www.unite.ai/the-damage-from-fine-tuning-an-ai-model-can-easily-be-recovered-research-finds/），引发了更多思考。有人询问能否用 Q3 量化在 64GB CPU 和 8GB GPU 上使用。有人认为需要进行基准测试以确定其是否真的更好。有人好奇这个模型训练的“湿润度”如何。

在众多观点中，有人表示之前尝试过其他 123b 微调模型，感觉比 70b Nautilus 更好，关键差异在于对输出质量和速度的偏好。比如 123b Magnum v4 的处理速度约 32 分钟，而 70b Nautilus 要快得多，可能快一半。有人被建议尝试 Behemoth 123B v1 。

这场关于 Drummer’s Nautilus 70B v0.1 的讨论，展现了大家对于模型微调的不同看法和深入思考，也反映出人们对于模型性能优化的关注和期待。