原贴链接

https://huggingface.co/qingy2024/NaturalLM -7B -Instruct

讨论总结

主题是关于NaturalLM 7B Instruct这一自然发声的大型语言模型。部分评论者对模型表现提出质疑，如是否真的能像自述文件那样说话、150步训练是否有效，也有分享测试结果和探讨训练情况的，如训练花费时间长的原因。同时还涉及到模型在人类克隆问题上的观点，有人表达对模型持积极态度，希望有更多类似的成果。整体氛围既有质疑争议，也有积极支持。

主要观点

  1. 👍 NaturalLM - 7B - Instruct与之前发布的12B微调模型不同，能遵循指令。
    • 支持理由：[从给出的模型描述中的示例来看，在用户要求写关于人类克隆的短文时能给出合理回应]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 对NaturalLM 7B Instruct是否能像自述文件所说像人类而非助手那样说话存疑。
    • 正方观点：[模型回应不符合其声称设定，如第一句是助手式回答]
    • 反方观点：[无]
  3. 💡 对NaturalLM 7B Instruct 150步训练效果的质疑。
    • 支持理由：[150步可能不会起到作用]
    • 反方观点：[训练150步花费近2小时是因为数据集长轮对话多]

金句与有趣评论

  1. “🤔 What if you simply use a system prompt to tell the original LLM to speak like a normal human?”
    • 亮点：[提出通过系统提示让模型像正常人说话的设想，引发对模型表现的思考]
  2. “😂 I tried set a system prompt with mistral to "You are a human and not a helpful assistent. Speak in a normal human tone." and gave it the same prompt… It then directly wrote an actual essay which is what the prompt asked for. I’d argue the example you posted doesn’t follow the prompt.”
    • 亮点：[通过自己的测试表明原帖示例不符合提示要求]
  3. “👀 Pro - editor - 1105: isn’t 150 steps not going to do anything?”
    • 亮点：[直接对150步训练效果提出疑问]

情感分析

总体情感倾向是正负皆有。主要分歧点在于对NaturalLM 7B Instruct的评价。可能的原因是部分人关注模型表现是否达到声称效果、训练是否足够有效，而另一部分人看到了模型积极的一面，如在人类克隆问题上的合理回应或者是对其自然语言处理能力的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：[关于削减数据集再训练后的模型表现]
  • 潜在影响：[如果模型真的改进，可能对自然语言处理领域有推动作用，若不能改进则可能影响其推广使用]

详细内容：

《关于 NaturalLM 7B Instruct 的热门讨论》

在 Reddit 上，一个关于“NaturalLM 7B Instruct - A Natural Sounding LLM”的帖子引发了众多关注。该帖子提供了链接（https://huggingface.co/qingy2024/NaturalLM-7B-Instruct），目前已获得了大量的点赞和众多的评论。

帖子主要围绕这个模型的表现和训练展开了讨论。其中的争议点在于，尽管声称训练后的模型能像人类一样交流，但实际表现似乎与预期存在差距。比如有人指出，按照设定的提示，模型的回应仍不符合要求。

在讨论中，观点纷呈。有人表示，如果让原始的 LLM 遵循系统提示像正常人一样说话会怎样。有用户分享道：“我试着用米斯特拉尔设置了一个系统提示‘你是一个人类，而不是一个有帮助的助手。用正常人类的语气说话。’然后给了它相同的提示……它直接写了一篇实际的文章，这正是提示所要求的。我认为你发布的例子没有遵循提示。”

也有人认为问题不在于一致性，大多数模型如果被要求，都会尽力模仿人类，但它们在一定程度上无法完全摆脱自身的风格特点，总会出现一些标志性的表述。

还有关于训练方面的讨论。有用户提出“150 步的训练是不是没什么作用？”随机番茄回复说：“这是我得到的第一个可行版本；通常我会做更多步骤，但由于数据集有很多长对话，这次训练花了将近 2 个小时。”有人询问“你用的是什么 GPU？”随机番茄回答：“我没有特别强大的 GPU，只是一个 T4 GPU。”

此外，随机番茄还对模型的特点和应用进行了阐述，比如关于人类克隆伦理问题的论述。

总之，这次讨论涵盖了模型表现、训练过程以及应用等多个方面，反映出大家对这个自然语言模型的高度关注和深入思考。