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一年前，当Llama2成为焦点时，似乎所有用途的最佳模型都是社区微调的结果。Wizard作为通用模型比Llama2好得多，有各种不同类型的写作模型，hermes是强大助力，dolphin改进了指令功能等等。有小群体做出的很棒的微调模型并成为社区的最爱。但现在看不到这种情况了。是Llama3更好了吗？是增加的上下文规模让微调失去乐趣了吗？还是现代基础模型更难微调了呢？

讨论总结

主题围绕Llama2时代成功的业余微调如今不再常见的现象。主要观点包括Llama2和Llama3的训练情况影响微调效果、大公司在微调方面的资源优势、官方指令微调的现状等，总体氛围是理性探讨这一现象背后的多种可能因素。

主要观点

  1. 👍 Llama2模型训练不足导致微调性能提升效果大。
    • 支持理由：Llama2模型本身的训练特性使得微调能带来较大性能提升。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Llama3模型可能过度训练，微调难以产生效果。
    • 正方观点：Llama3的训练程度高，使得微调很难再产生明显改变。
    • 反方观点：有观点认为Llama3并不比之前更好，仍有不错的微调成果。
  3. 💡 过去开放LLM选择少，现在有更多选择。
    • 解释：过去可选择的开放LLM不多所以社区更热衷构建更好的指令版本，现在有更多选择，降低了社区微调的动力。
  4. 💡 官方指令微调在内容方面更加宽松。
    • 解释：现在大多数官方的指令微调在内容方面比Llama2 - chat时代要宽松得多。
  5. 💡 现在的社区微调多数比较差。
    • 解释：与大公司的资源优势相比，社区微调在各方面存在差距，所以多数比较差。

金句与有趣评论

  1. “😂我认为llama 2模型训练非常不足，所以微调带来的性能提升比llama 3能实际获得的要大得多。”
    • 亮点：直接点明Llama2和Llama3在微调性能提升方面的差异关键在于训练程度。
  2. “🤔我不认为是基础模型更难微调；更多的是很难与那些能使用大型GPU集群来完全微调模型的公司竞争。”
    • 亮点：指出看不到优秀社区微调模型的原因不是模型本身，而是竞争资源的差异。
  3. “👀Lol, no. It’s definitely not better.”
    • 亮点：简洁地反驳原帖关于Llama3更好的观点。

情感分析

总体情感倾向较为客观理性，主要分歧点在于对Llama3是否比Llama2更好以及社区微调的价值。可能的原因是大家基于不同的技术理解和使用经验，如对模型训练程度、微调资源投入等方面的考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：如公司加入高质量创意写作数据对微调的影响。
  • 潜在影响：对模型微调在不同领域（如创意写作、角色扮演等）的发展方向产生影响，可能改变社区和公司在微调方面的投入策略。

详细内容：

标题：Llama2 时代成功的业余爱好者微调模型是否已成为过去？

在 Reddit 上，有一个关于模型微调的热门讨论。原帖提到，一年前 Llama2 盛行时，各种社区微调模型表现出色，如 Wizard 比 Llama2 更出色，还有各种写作模型等。但如今这类微调模型似乎少见了，于是提出了一系列疑问：是 Llama3 更好了？还是增加的上下文大小降低了微调的乐趣？亦或是现代基础模型更难微调？该帖子获得了较高的关注度，引发了众多网友的热烈讨论。

讨论的焦点和观点主要有以下几个方面： 有人认为 Llama2 模型训练不足，所以微调能带来更大的性能提升，而对于 Llama3 则相反，它可能存在过度训练的问题，以至于微调很难产生显著效果。 有人表示，除了训练程度的问题，Llama2 还受到诸多限制，这促使社区对构建更好的指导版本产生了更大兴趣。如今不仅有更有用的官方 Llama 指导模型，可选择的开放模型也更多了。 也有人指出，不是基础模型更难微调，而是难以与拥有大型 GPU 集群、能进行大规模且多阶段微调的公司竞争。 还有人觉得如今大多数社区微调效果不佳，若不是官方模型在写作质量上仍有差距，就没必要使用社区微调。

有人说很多优秀的微调模型来自大型企业。也有人提到，预训练模型过去训练不足，所以微调效果显著，但如今基础模型强大，难以改进，投入更多但回报更少。

有人表示，很多业余爱好者获得了种子资金，已经成为初创公司。

还有人认为，仍有一些微调模型在基准测试中得分高于现代基础模型，而且在故事/角色扮演方面，独立微调模型通常比基础模型更成功。

总之，关于模型微调的话题，大家各抒己见，观点丰富多样。但到底是因为模型本身的发展变化，还是外部竞争环境的影响，亦或是其他因素导致了如今的局面，仍有待进一步探讨。