原贴链接

无具体内容，仅一个HuggingFace模型链接：https://huggingface.co/ArliAI/Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.3

讨论总结

整个讨论围绕RPMax模型展开，起因是在创建v1.3 RPMax模型时发现分词器损坏这一技术问题。大家讨论了模型不同版本间的差异，如v1.0训练参数错误、v1.3改进训练参数取得良好效果等；阐述了模型成功的原因与训练方法和数据集有关；还提到了分词器损坏的判断方式、修复方法，新手关于ollama里tokenizer相关的疑问，以及对不同模型的比较等内容，大家积极分享自己的观点和经验，整体氛围专注于技术交流。

主要观点

  1. 👍 微调模型可能出现分词器损坏的情况
    • 支持理由：原帖作者在创建RPMax v1.3模型时遇到，且其他用户也发现有类似情况
    • 反对声音：无
  2. 🔥 RPMax模型v1.1修正错误并比较多种基础模型
    • 正方观点：可以找出最适合RPMax的模型
    • 反方观点：无
  3. 💡 创造力不同于优美的散文写作
    • 解释：创造力意味着模型输出的多样性，和优美散文写作概念不同
  4. 💡 微调的关键在于质量而非数量
    • 解释：如RPMax模型的微调体现这一原则
  5. 💡 RPMax1.3 70B是部分用户喜爱的模型
    • 解释：有用户表示该模型正在成为自己最喜欢的模型

金句与有趣评论

  1. “😂 在创建RPMax v1.3模型时，我在微调模型上遇到了奇怪的重复问题。”
    • 亮点：直接引出话题，讲述自己遇到的问题促使大家开始讨论
  2. “🤔 v1.1 fixed the previous errors and is the version where many different base models were used in order to compare and figure out which models are most ideal for RPMax.”
    • 亮点：详细解释了v1.1版本的功能和意义
  3. “👀 我是新手，所以可能错过了一些东西，但当我查看文件标签时，v1.3 8B的tokenizer.json仍然是损坏的那个。”
    • 亮点：从新手角度提供了tokenizer.json损坏的实例
  4. “😎 创造力应该意味着模型能够创建的输出的多样性。”
    • 亮点：简洁地阐述了创造力在模型中的概念
  5. “👍 我认为这个RPMax1.3 70B正在成为我最喜欢的模型。”
    • 亮点：表达了对模型的喜爱

情感分析

总体情感倾向为积极探讨，大家主要是分享和交流关于RPMax模型相关的知识与经验。主要分歧点较少，可能存在于对不同版本模型好坏的评价上，不过也只是基于个人使用体验，整体比较和谐，因为大家都是在技术层面进行交流探讨，没有明显的对立观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着RPMax模型不断发展，不同版本间的改进与比较可能会继续成为热门话题，例如后续12b版本的效果和改进之处。
  • 潜在影响：对从事模型开发、微调的人员来说，有助于他们在实践中注意分词器损坏等问题，提高模型质量；对普通用户而言，能让他们更好地选择适合自己的模型版本。

详细内容：

标题：RPMax 模型创建中的Tokenizer问题引发Reddit热议

在Reddit上，一篇关于创建RPMax v1.3模型时遇到的Tokenizer问题的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子中，[Arli_AI]称在创建RPMax v1.3模型时遇到了奇怪的重复问题，在与另一位模型创建者讨论后，发现是微调模型上的Tokenizer出现了故障，认为这可能是由huggingface transformers库导致的。[_sqrkl]认为原因是保存Tokenizer时，它会用不同的数据重新生成“merges”部分的定义。[nero10578]表示这似乎是一个相当明显的错误。[a_beautiful_rhind]则提出或许可以手动添加，还探讨了新令牌可能出现的情况。[pip25hu]指出这个问题在库的GitHub上未被报告，鼓励向他们反映。[Pro-editor-1105]分享了自己类似的经历，称原始模型为9.09mb，微调后的模型达到了17.2mb。

有人好奇下载新的1.3版本是否需要特殊的Tokenizer，比如[DeSibyl]。[NeverSkipSleepDay]是新手，提出一些疑问，比如不知道自己使用的ollama中Tokenizer是否内置。[nikkisNM]询问检查gguf checkpoint中Tokenizer是否损坏的最简单方法。[Blizado]表示查看Tokenizer文件的日期可能有帮助。

在讨论中，对于RPMax模型的不同版本也有诸多探讨。[Arli_AI]介绍了RPMax的目标是减少重复、提高创造力，还阐述了重复和创造力的概念，包括上下文内重复和跨上下文重复。同时，提到了RPMax v1减少跨上下文重复的目标，以及在数据集整理、训练参数等方面的独特之处。

有人提出在仅训练一个epoch且学习率较高的情况下，结果是否严重依赖于训练数据集的样本顺序，[nero10578]回应称训练顺序确实重要，但如果数据集类型相同可以随机化。

关于RPMax模型的讨论仍在继续，人们在探索如何解决现有问题，期待其未来的发展和优化。

此次Reddit上的讨论核心问题在于如何解决RPMax模型中Tokenizer的故障，以及如何进一步优化模型以提升其性能和创造力。不同用户从各自的经验和专业角度出发，分享观点和见解，为解决问题和推动模型发展提供了丰富的思路。