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我从未使用过本地的人工智能/类GPT产品。我该如何开始呢？

讨论总结

这是一个关于如何使用Mistral处理NSFW/成人内容以及如何开始使用本地AI/GPT的讨论。有人给出具体的工具推荐如LM Studio、Backyard AI、ollama等，也有人针对Mistral相关操作提供技术指导，还有些评论是在调侃原帖提问或者发表与原帖关联性不大的内容，同时存在部分争议如某些推荐被认为是垃圾信息等。

主要观点

  1. 👍 使用相关内容需要等待较长时间
    • 支持理由：评论者幽默表示第一步要等13年，但未详细解释为何等待这么久。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 LM Studio和Backyard AI安装简单且使用方便
    • 正方观点：安装方式简单，在官网下载即可，二者各有适合的功能场景且容易上手。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 12b Nemo是目前用于NSFW和RP较好的Mistral模型
    • 支持理由：有用户根据主观经验推荐，并且提到它在某些应用场景有很好的能力。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 ollama操作简单可用于使用Mistral
    • 解释：可以通过简单搜索安装并输入特定命令运行。
  5. 💡 Mistral不适合用于NSFW/成人内容
    • 解释：评论者认为有其他更好的模型如Midnight - Miqu 70b或103b。

金句与有趣评论

  1. “😂 ELI5 Step 1) Wait 13 years.”
    • 亮点：以幽默的方式暗示使用相关内容的过程漫长或者有很长的前置条件。
  2. “🤔 Cromwell: LM Studio和Backyard AI是两个有着极其简单安装程序的软件。”
    • 亮点：简洁地给出软件使用的一个重要优点即安装简单。
  3. “👀 Ok_Combination_6881: Let me guess, ai only fans?”
    • 亮点：用幽默调侃的方式对提问者使用AI的目的进行猜测。
  4. “😎 iheartmuffinz: The best Mistral model for NSFW and RP at the moment is still 12b Nemo in my subjective experience.”
    • 亮点：给出了关于NSFW和RP场景下的Mistral模型推荐。
  5. “🤨 WithoutReason1729: Quit spamming, [buy an ad]”
    • 亮点：直接指出某些回复像是垃圾信息并给出一种别样的建议。

情感分析

总体情感倾向比较多元。有积极分享知识、推荐工具的正面情感，也有调侃甚至略带负面（如指出垃圾信息）的情感。主要分歧点在于对某些模型是否适合NSFW内容以及某些推荐是否为垃圾信息的看法不同。可能的原因是大家使用需求和标准不同，以及对推广内容的接受度不一样。

趋势与预测

  • 新兴话题：新的模型推荐以及它们在不同场景下的适用性可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对于那些想要使用Mistral处理NSFW内容或者开始使用本地AI的用户来说，这些讨论可以帮助他们更好地选择工具和模型。

详细内容：

标题：如何使用 Mistral 处理 NSFW/成人内容引发的 Reddit 热议

最近，Reddit 上有一篇题为“ELI5: How do I use Mistral for NSFW/adult content?”的帖子引发了广泛关注。该帖子询问了如何开始使用本地 AI 如 Mistral 处理 NSFW 相关内容，获得了众多回复和大量讨论。

在讨论中，主要观点如下： 有人提到 LM Studio 和 Backyard AI 这两个程序安装简单。比如，有人说：“LM studio 更适合纯粹的写作和来回与模型本身聊天。Backyard AI 则适用于实际的角色扮演，通过程序的用户界面就可以下载角色模型。” 还有人推荐在 LM studio 中搜索 Rocinante - 12b 模型，认为其在处理 NSFW 内容时表现不错。 也有人讨论了 Backyard AI 和 SillyTavern 的选择问题，有人认为 Backyard AI 安装方便，操作简单，适合像原帖作者这样追求简单操作的人。 关于能否在本地运行 Backyard.ai 模型，有人指出可以下载桌面应用程序，通过其模型浏览器下载模型或者手动放置已有的模型。 有人分享自己使用 12b Nemo 运行太空船冒险系列的经历，称其具有出色的数学技能和良好的文本处理能力。

在争议点方面，对于哪个模型更适合处理 NSFW 内容以及不同模型的特点存在不同看法。比如，有人认为 Mistral 不是最好的选择，推荐了其他诸如 Midnight-Miqu 70b 或 103b 等模型。

讨论中的共识在于都在努力为原帖作者提供简单可行的使用方法和模型选择建议。

特别有见地的观点是详细介绍了各个程序的特点和优势，以及不同模型在特定场景下的表现，这为读者提供了丰富的参考。

总之，这次关于如何使用 Mistral 处理 NSFW 内容的讨论为有相关需求的用户提供了多样的思路和实用的建议。