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讨论总结

这是一个关于寻找能像gpt4o那样自然回应的最佳本地模型的讨论。大家提出了不同的可能模型，如Mistral Large、Gemma 2 27B、Hermes 3等，同时也提到了一些操作方法，像调整系统提示等，还有人对比了GPT 4o和Gemini在角色扮演中的体验，也涉及到对过去类似情况的回顾以及对当前一些训练方式的推测，整体讨论氛围偏向理性探索，有部分低热度的争议点。

主要观点

  1. 👍 Mistral Large在特定系统提示下能较好复制gpt4o回应
    • 支持理由：有用户提到在简单系统提示“Mirror the user’s tone and energy”下效果不错，且得到其他用户验证
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Gpt4o在生成内容时能精准聚焦所需细节且能捕捉用户想要的回复类型的微妙线索
    • 正方观点：有用户通过自身与Gpt4o做角色扮演的体验得出
    • 反方观点：无
  3. 💡 本地模型对gpt4o回应的自然“复制”与系统提示有关
    • 解释：有评论者指出很多本地模型能自然“复制”gpt4o回应其实就是系统提示在起作用
  4. 💡 Gemma 2 27B模型加上系统消息可反映用户能量且在尊重系统消息方面在24 - 32B模型中表现最佳
    • 解释：由评论者根据自身经验和了解提出
  5. 💡 调整系统提示可达到想要的效果，在特定安卓应用（7B模型）上效果佳
    • 解释：有评论者表示自己通过这种方式在安卓应用上得到了很好的效果

金句与有趣评论

  1. “😂 Mistral Large is pretty good at this with a simple system prompt "Mirror the user’s tone and energy".”
    • 亮点：直接指出Mistral Large在特定系统提示下的良好表现，是核心观点的简洁表达
  2. “🤔 Yeah, I love doing RP with Gemini because of the context.”
    • 亮点：体现出用户对Gemini在角色扮演方面能理解语境这一特点的认可
  3. “👀 But with GPT 4o I had so many generations where it wrote in a way, focussing exactly on details I want, adding things that would make me giddy in excitement just reading it and just apparently picking up subtle clues from me what kind of response I want.”
    • 亮点：生动地描述了GPT 4o在生成内容时的优势，能让读者更好地理解GPT 4o的特性
  4. “😂 It works perfectly”
    • 亮点：简洁有力地肯定了Mistral Large按照特定方式操作的完美效果
  5. “🤔 And yes, Gemma does respect system message. In fact it is the best in that regard among all the 24 - 32B models.”
    • 亮点：强调了Gemma在尊重系统消息方面在特定模型中的最佳表现

情感分析

总体情感倾向为中性偏探索性。主要分歧点在于对于各个本地模型是否能真正“复制”gpt4o回应存在不同看法，如有些用户提出了可能的模型但自己也不确定。可能的原因是目前并没有一个被广泛认可的评判标准，且不同用户的使用场景和体验也有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索角色扮演LLMs是否能成为找到符合要求的本地模型的方向。
  • 潜在影响：如果能找到可以自然“复制”gpt4o回应的本地模型，可能会对本地人工智能应用的发展产生积极影响，比如提供更多个性化、低成本的智能交互服务。

详细内容：

标题：寻找能自然“复制”GPT4o 响应的最佳本地模型

在 Reddit 上，有一个关于寻找能自然“复制”GPT4o 响应的最佳本地模型的热门讨论话题，获得了众多用户的关注和参与。原帖中提到了一些模型，但同时也引发了激烈的讨论。

在讨论中，有人提到 Mistral Large 在添加简单的系统提示“Mirror the user’s tone and energy”后表现不错，但不确定较小的模型如何。也有人称其效果完美。还有用户表示 Gemma 2 27B 模型在这方面表现出色，是其几个月来日常使用的语言模型，不过也有人质疑说它不支持系统提示。另外，有人认为很多效果取决于系统提示。

有用户分享道：“用 GPT 4o 时有很多代的生成结果能精准聚焦我想要的细节，添加的内容让我兴奋不已，而用 Gemini 时就得表述得更清楚些，那种兴奋感也没那么强。”还有用户提出可以根据自己想要的个性和情况调整系统提示，在其 SST/TTS Android 应用上效果很好。更有人提到，以前有很多未经审查的微调能产生类似效果，现在或许也能针对某些模型用 4o 的例子训练一个 LoRA。

这场讨论的核心争议点在于不同模型的效果究竟如何，以及系统提示在其中所起的作用。讨论中的共识在于大家都在积极探索和比较不同模型以找到最适合的方案。而那些独特的观点，如关于不同模型使用体验的分享，丰富了整个讨论，让大家能更全面地了解各种模型的特点。

总的来说，这场关于本地模型的讨论展现了大家对于寻找优质模型的热情和不断探索的精神。