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它对单个请求能给出很好的回应，但经过仅仅几次交互后就会‘失去线索’。建议将温度（temp）降到0.15是必须的，但即便这样也不够，而且再降低会使模型非常确定（deterministic）。在24 - 32B这个规模下，小型R1模型是最先进的（SoTA）吗？

讨论总结

原帖提到Mistral 24B在交互几次后会“失去线索”，尽管对单个请求响应良好。评论者们围绕Mistral 24B展开多方面讨论，包括在不同应用场景（如角色扮演、小说创作、长对话）下的表现，与其他模型（如Qwen、Distilled R1 Qwens等）的比较，还给出了各种模型推荐、解决问题的建议以及分享自身使用体验等。

主要观点

  1. 👍 认为在约24B大小方面没有其他有竞争力的模型
    • 支持理由：提及了基于Mistral 24B训练的特定模型，未发现其他类似规模且有竞争力的模型
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Mistral 24B在RP和小说创作方面表现差
    • 正方观点：有评论者直接表示Mistral 24B在这两方面表现不佳
    • 反方观点：有评论者认为Mistral 24B任务连贯性好，与该观点相悖
  3. 💡 14B和32B大小的Distilled R1 Qwens可能是更好的选择
    • 解释：有评论者在尝试Mistral 24B相关模型后，认为其不稳定且推理不令人信服，从而推荐14B和32B大小的Distilled R1 Qwens
  4. 👍 Mistral是喜爱的模型之一
    • 支持理由：评论者直接表明自己喜爱Mistral模型
    • 反对声音：无
  5. 💡 Mistral 24B模型长对话能力不足，适合作为定制微调的基础
    • 解释：有评论者指出对于通用长对话有更好的模型选择，但Mistral 24B适合定制微调

金句与有趣评论

  1. “😂 AppearanceHeavy6724: Mistral 24B sucks for RP and fiction. try 22b (2409).”
    • 亮点：简洁直白地表达了对Mistral 24B在特定应用场景下的负面看法，并给出了替代建议
  2. “🤔 LoafyLemon: RPMax fine tune works surprisingly well. I agree the instruct model sucks.”
    • 亮点：认可RPMax微调效果的同时，也对Mistral 24B的指令模型表达了否定态度
  3. “👀 我恨r1 distills用于本地使用。它们只是使用了太多的令牌，在低语境下无法使用。”
    • 亮点：表达出对r1 distills本地使用的强烈不满，并阐述了原因
  4. “😂 对于你的通用长对话用例，其他的会更好。这个模型最好用作定制微调的干净基础。”
    • 亮点：明确指出Mistral 24B在不同应用场景下的优劣之处
  5. “🤔 你听起来像是了解这个，但又像是为了确认而提问。有没有可能你超出了上下文？”
    • 亮点：对原帖作者的情况提出一种可能的疑问，引导进一步的讨论

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于Mistral 24B的性能表现，如在长对话、角色扮演、小说创作等方面的表现好坏。可能的原因是不同用户的使用场景、测试条件以及对模型性能的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对50B参数范围内是否有更好模型表示兴趣，可能会引发关于这一参数范围模型的后续讨论。
  • 潜在影响：如果有更多关于模型在不同场景下表现及对比的深入讨论，可能会影响用户在选择模型时的决策，也可能促使模型开发者针对特定场景优化模型。

详细内容：

标题：关于 Mistral 24B 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于 Mistral 24B 模型的帖子引发了热烈讨论。该帖子指出，Mistral 24B 对单个请求能给出出色回应，但几次交流后就容易“失去头绪”。并且提到将温度降低到 0.15 是必要的，但即便如此仍不够，温度更低时模型又会变得非常确定。此帖获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 Mistral 24B 模型的性能、适用场景以及与其他类似规模模型的比较。有人表示，R1 有由 Lemonilia 训练的模型，还有 Cognitive Computations 发布的相关微调模型。有人认为 Mistral 24B 在角色扮演和小说创作方面表现不佳，而 RPMax 微调效果却很好。还有人推荐 Qwen-14B-1M-Instruct 和 Qwen-32B，称其表现出色。

有用户分享道：“我尝试了 cognitivecomputations/Dolphin3.0-R1-Mistral-24B ，但它相当不稳定且缺乏说服力（指推理方面）。”

有人提出 Mistral 的 instruct 变体不好用，也有人通过自己的测试发现温度为 0.8 时能较好地记住给定的信息。有人指出，对于通用目的的长对话，可能有其他更好的选择，Mistral 24B 更适合作为定制微调的基础。

在讨论中，也存在一些共识。比如，大家普遍认为模型的设置和使用方式对其性能有重要影响。

特别有见地的观点如，有人认为增加上下文长度而非降低温度可能会更有效。

总之，关于 Mistral 24B 模型的讨论展现了其在不同场景下的表现差异以及用户对其的多样看法。但如何优化设置以发挥其最佳性能，仍有待进一步探讨。