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我在本地7B、8B和32B模型上得到了不同的结果,但我之前不知道参数会这么重要。我不擅长阅读自述文件,但这次我花了点时间,发现了这些非常重要的说明:1. 将温度设置在0.5 - 0.7的范围内(推荐0.6),以防止无休止的重复或不连贯的输出。2. 避免添加系统提示;所有指令都应包含在用户提示中。3. 对于数学问题,建议在提示中包含一个指令,例如:“请逐步推理,并将最终答案放在\boxed{}中。”4. 在评估模型性能时,建议进行多次测试并取结果的平均值。我将第3步应用于所有情况,甚至成功地用于生成代码。随着将上下文窗口增加到32768,我得到了非常稳定可靠的结果。8B llama是我做指令时最喜欢的模型,你们使用不同的设置吗?

讨论总结

原帖作者分享了在使用本地7B、8B和32B模型时,发现模型参数很重要,并给出了如温度设置范围、避免添加系统提示等重要指令。评论者们围绕这些模型展开讨论,分享自己使用不同模型(如7B、8B、14B、70b、Marco - o1等)时的情况,包括模型的性能表现、遇到的问题、不同的参数设置等,也有评论者对原帖表示感谢或提出疑惑。

主要观点

  1. 👍 运行于llama.cpp下时,温度大于0需配合min_p值使用。
    • 支持理由:能避免在某些token决策下随机走向不太可能的路径。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 7B和8B模型提供正确答案较少,14B模型会陷入无尽循环。
    • 正方观点:评论者根据自己的使用体验得出结论。
    • 反方观点:无。
  3. 💡 系统提示在自己的情况中可用,但模型遵循指令的能力不佳。
    • 解释:评论者根据自己使用70b模型的情况得出该结论。
  4. 💡 在8B模型温度为0.6时对特定单词字母数量计算出错,温度0.7是较好的设置。
    • 解释:通过实际测试得出该结论。
  5. 💡 对原帖分享的重要设置表示感激,意识到这些设置能够更好地发挥模型的作用。
    • 解释:评论者认识到自己之前未使用到某些关键设置,原帖分享让其有新的认识。

金句与有趣评论

  1. “😂 如果在llama.cpp下运行:当使用温度> 0时,你还应该使用至少0.2的min_p值,以避免在某些token决策下随机走向不太可能的路径。”
    • 亮点:提供了在特定运行环境下的参数设置建议。
  2. “🤔 我总是将我的(温度值)设为0.2,因为我更多用于编码并且不希望它在我这变得有创造性。”
    • 亮点:表明根据使用目的设定温度值的思路。
  3. “👀 7B和8B不能为我提供很多正确答案,14B模型就陷入无尽循环失控。”
    • 亮点:直观地指出部分模型存在的问题。
  4. “😂 我发现qwen2.5 - 7b - instruct最成功。”
    • 亮点:分享了使用效果较好的模型。
  5. “🤔 对于我来说,运行本地模型最困难的部分是找出模型的最优设置。”
    • 亮点:反映出使用本地模型时的普遍困扰。

情感分析

总体情感倾向较为积极平和。主要分歧点在于系统提示是否可用,模型遵循指令能力是否良好等方面。可能的原因是不同的使用场景、不同的模型以及不同的操作习惯导致大家对这些问题有不同的看法。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会有更多关于如何找到本地模型最优设置的讨论,以及不同模型(如Marco - o1、qwen2.5 - 7b - instruct等)之间的对比。
  • 潜在影响:有助于提高大家对本地模型的使用效率,对模型相关技术的优化和改进可能会有一定的启发作用。

详细内容:

标题:关于本地模型参数设置的热门讨论

最近,Reddit 上一个关于本地模型参数设置的帖子引起了广泛关注。帖子中提到在使用本地 7B、8B 和 32B 模型时,作者发现参数的设置影响很大,还分享了一些超级重要的设置指南,比如将温度设置在 0.5 - 0.7 之间(推荐 0.6)、避免添加系统提示等,该帖子获得了大量的点赞和众多评论。

讨论焦点主要集中在不同模型的参数设置效果以及个人的使用经验上。有人指出,在使用 llama.cpp 时,如果温度大于 0,应将 min_p 值至少设置为 0.2,以避免出现错误路径。有人分享自己使用 7B 和 8B 模型时无法获得正确答案,而 14B 模型则会陷入无尽循环。还有人表示 8B llama 是自己在处理指令时的最爱。

有人提到在自己的案例中,使用系统提示是有效的,但也有人认为无论是否使用,模型在遵循指令方面都不是很出色。对于温度的设置,有人发现将温度提高有助于模型找出正确的解决方案,比如将温度从 0.6 提高到 0.8 时,首次尝试就能解决问题,0.7 则被认为是最佳值。

在讨论中也存在一些共识,比如大家普遍认为需要通过多次测试和平均结果来评估模型性能。一些独特的观点如使用特定的提示方式来引导模型输出,也为讨论增添了丰富性。

总之,关于本地模型参数设置的讨论十分热烈,大家都在分享经验和见解,以期找到最优化的设置方案。