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https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0 - R1 - Mistral - 24B

讨论总结

这个讨论主要围绕Dolphin3.0 - R1 - Mistral - 24B展开。部分人对其充满期待，如期待看到它的表现、希望它能重新带来惊喜；也有人提出关于模型的各种疑问，像数据集获取、测试地点、上下文窗口大小等；还有人将它与其他模型进行对比，涉及编码能力等方面的比较。此外，也有一些人分享了测试的体验和发现的问题。总体氛围是积极探索且充满技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 对Dolphin3.0 - R1 - Mistral - 24B充满期待
    • 支持理由：很多人表达想看到它的表现，认为这是大家期待已久的事物，有人还提到之前喜欢Dolphin系列的其他版本，希望这个版本能带来惊喜。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对资源发布者bartowski表示祝福和赞扬
    • 正方观点：他发布了相关资源，有人称其为GGUF之神，表达祝福。
    • 反方观点：无
  3. 💡 24B模型不经过特殊处理难以装入24GB显存
    • 解释：有人指出24B模型若不经过重度量化和/或限制是无法装入24GB显存的。
  4. 💡 Dolphin3.0 - R1 - Mistral - 24B的微调模型存在问题
    • 解释：如存在大量幻觉、未通过香蕉测试、使用思维提示时会失败等情况。
  5. 💡 非R1版本在某些测试中表现更好
    • 解释：有评论者通过测试发现非R1版本在自己的测试案例中思考方向虽有趣但错误，不过总体表现比R1版本好。

金句与有趣评论

  1. “😂 God bless Bartowski”
    • 亮点：表达对资源发布者的祝福，简洁地体现出对其的认可。
  2. “🤔 I loved Dolphin 2.6 fine - tunes about a year ago, but recently they’ve seemed rather lackluster.”
    • 亮点：通过对比过去和现在对Dolphin版本的感受，反映出对新版本的期待。
  3. “👀 Asked it about the band Nirvana and got a peak response. It’s a hell yeah in my book for the new Dolphin R1.”
    • 亮点：用向模型询问乐队问题得到好回应的实例，来说明对Dolphin R1的认可。
  4. “😂 This finetune has some serious issue for me.”
    • 亮点：直接指出微调模型存在严重问题，吸引他人关注。
  5. “🤔 The non - R1 seems better for my knowledge case.”
    • 亮点：提出与大众关注的R1版本不同的观点，具有独特性。

情感分析

总体情感倾向是积极与中性混合。大部分人对Dolphin3.0 - R1 - Mistral - 24B表达了期待、认可和祝福，这是积极的一面；但也有一些人指出模型存在的问题，如微调版本的问题、回答表现不佳等，这是中性的部分。主要分歧点在于对模型实际表现的评价，可能的原因是大家测试的场景、使用的量化版本或者测试的问题不同，导致结果差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：围绕模型的量化问题、不同版本的性能对比以及特定场景下的表现（如编码能力、德语环境下的表现等）可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型存在的问题（如微调版本的问题）得到解决，可能会提高其在相关领域（如人工智能、自然语言处理等）的应用价值；反之，如果问题持续存在，可能会影响其在市场中的竞争力。

详细内容：

标题：关于 Dolphin3.0-R1-Mistral-24B 的热门讨论

Reddit 上出现了关于 Dolphin3.0-R1-Mistral-24B 的热烈讨论，该帖子获得了众多关注，评论数众多。帖子主要围绕这款模型的性能表现、应用场景以及与其他类似模型的比较等方面展开。

讨论的焦点包括：有人期待看到它的表现并希望有量化评估；有人指出 Bartowski 刚发布相关内容；有人称赞 Bartowski ；还有人探讨其在特定领域的表现，如对乐队 Nirvana 的回应。同时，也有用户分享了个人使用的经历和案例，如在特定 VRAM 下的运行效果。

有用户认为 Bartowski 就像 GGUF 之神，也有人认为它在某些方面的表现仍有待观察。比如，有人提出 24B 模型的参数并不意味着只需要 24GB 的 VRAM，还涉及到量化等因素。有人分享道：“我个人在 16 Gb VRAM 上运行 Qwen 14B 的微调版本，效果不错。”

对于该模型在编码方面的表现，观点不一。有人觉得它不如 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct，有人则根据自己的测试经验给出了不同的看法。

有人质疑 Dolphin 的数据集是否完全来自更大模型的合成数据，还有人提到了该模型在特定测试中的一些问题，如容易产生幻觉、回答错误等。

总的来说，关于 Dolphin3.0-R1-Mistral-24B 的讨论呈现出多样性，大家对其性能和应用既有期待也有担忧，不同用户根据自己的测试和经验给出了不同的评价。但究竟这款模型的表现如何，还需要更多用户的实际体验和进一步的测试来验证。