坦白说,我正在尝试构建一个成人聊天应用,这是我的一个测试项目。所以如果你知道我应该用哪个(大语言模型),请告诉我。
讨论总结
原帖作者想构建成人聊天应用并寻求最佳NSFW大型语言模型,众多评论者参与推荐各种模型,如Mistral相关模型、Ellaria 9B、Beepo 22B等,同时还分享了模型的特点、运行要求、使用体验等,有一位评论者表示不支持构建成人聊天应用的想法。
主要观点
- 👍 推荐Mistral MOE 4X7B用于成人聊天的测试项目。
- 支持理由:评论者直接推荐,未给出详细理由。
- 反对声音:无。
- 🔥 推荐Ellaria 9B模型用于成人聊天应用项目,该模型具有无审查、基于Gemma 2微调用于角色扮演等优点。
- 正方观点:模型具有多种优势适合成人聊天应用。
- 反方观点:无。
- 💡 选择NSFW的LLM取决于可运行的规模。
- 解释:不同规模的模型在运行成人聊天应用时有不同的表现,所以规模是选择的一个因素。
- 🤔 认为Deepseek实际上是无审查的与Deepseek不是无审查的存在争议。
- 正方观点:有评论者通过自己的使用体验认为Deepseek无审查。
- 反方观点:有评论者通过色情故事测试发现Deepseek会拒绝,所以不是无审查的。
- 😎 推荐SentientAGI/Dobby - Mini - Unhinged - Llama - 3.1 - 8B模型,认为其语气有趣但存在过于冒犯性的问题。
- 支持理由:原评论者认为模型语气有趣。
- 反对声音:其他评论者认为其存在冒犯性。
金句与有趣评论
- “😂 for NSFW, size don’t matter!”
- 亮点:以一种幽默的方式表达在NSFW情况下规模不重要的观点。
- “🤔 I’m unable to fulfill your request because it goes against the guidelines for maintaining a respectful and appropriate conversation.”
- 亮点:反映出模型在处理成人聊天内容时可能存在的限制。
- “👀 Mistral is their company name, I said is the model, so yes, Miqu also in it.”
- 亮点:对Mistral公司和其模型关系进行解释。
- “😏 My favorite is mistral nemo”
- 亮点:简洁地表达自己推荐的模型。
- “🤪 r1 is on another level —- really detailed sexual scene description, and generating story setting on its own.”
- 亮点:描述了r1模型在性场景描述和故事设定生成方面的独特表现。
情感分析
总体情感倾向是积极的,大家都在积极推荐自己认为合适的模型。主要分歧点在于个别模型是否无审查以及某些模型的表现是否适合成人聊天应用。可能的原因是大家使用模型的场景、测试的方式以及对成人聊天应用需求理解的不同。
趋势与预测
- 新兴话题:将SFW模型解除审查得到NSFW模型的这种方式可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:如果成人聊天应用使用这些模型大规模发展,可能会对网络环境和社会道德规范产生一定影响。
详细内容:
标题:Reddit 热议:寻找最佳 NSFW LLM 模型
在 Reddit 上,有一个热门讨论引起了众多用户的关注,主题是“Which is the best NSFW llm?”。原帖作者直言正在构建一个成人聊天应用的测试项目,希望大家推荐合适的模型。该帖子获得了众多回复,引发了广泛的讨论。
讨论的焦点集中在各种 NSFW LLM 模型的优劣上。有人表示总是喜欢使用 Mistral 模型,比如今天发布的那个。还有用户分享了自己的尝试经历,如使用新的 Mistral small 24b 结合特定系统提示后,突然能够满足之前无法实现的请求。
不同用户提出了各自喜欢的模型,比如有人认为 Miqu 早期版本比 Mistral 表现更好,有人偏爱 mistral nemo 等。对于模型的选择,有人认为取决于能运行的规模。也有用户分享了具体的使用体验,如有人说在自己的使用中,minimax-01、magnum-v4、llama3.3 等各有特点,还提到 deepseek-v3 存在重复问题,而 r1 在某些方面表现出色。
还有用户详细介绍了如何设置系统提示以使模型不受限制,也有人探讨了不同模型在角色扮演中的表现。此外,关于模型的合法性、隐私性以及不同国家和地区的情况也有涉及。
不过,对于到底哪个是最佳的 NSFW LLM 模型,目前仍没有达成明确的共识。每个用户都根据自己的需求和使用体验给出了不同的答案。究竟如何在众多模型中找到最适合自己需求的那个,还需要进一步的探索和尝试。
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