原贴链接

无具体内容，仅提供了一个HuggingFace链接：https://huggingface.co/jukofyork/creative - writer - 32b - preview

讨论总结

这个讨论主要是关于Experimental Command - R模型的。其中涉及模型训练的资金成本，如有人对训练模型所需资金表示疑惑；还讨论了模型的运行条件，像显存要求等；另外也有关于资源链接的交流，例如模型的gguf版本链接相关的讨论，还有人对空白自述文件进行解释，整个讨论氛围比较轻松，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 对人们训练模型的资金来源表示疑惑
    • 支持理由：训练模型可能需要百万美元，怀疑是否每个人都有这样的资金实力。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 16GB显存对于Command - R模型运行来说比较紧张
    • 正方观点：需要卸载很多内容才可能运行，否则显存不够。
    • 反方观点：有快速CPU和很多内存的情况下也许可以运行。
  3. 💡 对空白自述文件进行解释，不是常规微调而是增强创造力的结果
    • 解释：提到不是常规微调而是一种特殊的为增强创造力而“改变”后的结果。
  4. 💡 希望量化出现以用16GB显存运行Command - R模型
    • 解释：因为一直喜欢原始Command - R模型的输出。
  5. 💡 微调成本远低于训练成本
    • 解释：有人明确指出这一成本关系。

金句与有趣评论

  1. “😂 How are people able to train these models? Do suddenly everyone has million bucks to train?”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表达对人们训练模型资金来源的疑惑。
  2. “🤔 And what on Earth is this blank readme, you ask? It’s not a regular finetune but one "altered" to enhance creativity.”
    • 亮点：对空白自述文件的解释很有趣，让大家对模型有更多了解。
  3. “👀 Took just over 4 days using dual - A6000 GPUs connected via NVLink, using qlora - pipe.”
    • 亮点：提供了模型训练设备及所需时间的信息。
  4. “🤔 16GB is very tight for Command - R unless you offload a good bit. Qwen 32B is, surprisingly, much smaller at low context.”
    • 亮点：对比了不同模型在显存要求上的差异。
  5. “😂 That’s 10k on a rig, may be I am just too poor xD”
    • 亮点：以一种幽默自嘲的方式表达自己可能因贫穷而无法负担训练设备。

情感分析

总体情感倾向比较积极和轻松。主要分歧点在于模型运行条件上，有人认为16GB显存运行Command - R模型比较紧张，而另一些人则觉得在有其他条件补充的情况下可以运行。可能的原因是大家的硬件设备和对模型运行要求的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的gguf版本相关内容可能会引发后续讨论，比如更多资源的上传等。
  • 潜在影响：如果模型相关资源（如gguf版本、exl2文件等）得到进一步完善和分享，可能会对使用该模型的人群产生积极影响，促进模型在创意性方面的应用。

详细内容：

标题：关于实验性 Command-R 模型训练的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于实验性 Command-R 模型训练的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了链接 https://huggingface.co/jukofyork/creative-writer-32b-preview ，目前已获得了众多点赞和大量的评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在模型训练的成本、设备要求以及相关的技术细节等方面。其中的核心问题是：普通人如何能够承担模型训练所需的成本和资源？

在讨论中，有人提出：“怎么人们突然都有百万美元来训练这些模型？” 还有人分享了具体的训练配置，比如“根据 35b 测试模型的页面：使用通过 NVLink 连接的双 A6000 GPU，花了 4 天多，使用 qlora - pipe。没什么太疯狂的。” 有人则感慨自己可能太穷了，买不起这样的设备。也有人提到，租用设备几天其实不算特别贵，只是实验过程会比较烦人。

有人说他是用自己的设备训练的，有 3 套双 A6000 设备通过 10gbit 连接，是个非常有趣的设置。还有人讨论了不同模型对 VRAM 的要求以及相关的优化方法。

对于训练成本，有人指出“微调（fine_tune）的成本远小于从头训练（train）的成本”。也有人好奇相关信息在 HF 网站的哪里能看到。

总之，这次关于实验性 Command-R 模型训练的讨论十分热烈，各方观点丰富多样，为我们深入了解这一领域提供了宝贵的视角。