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继我之前关于故事评估数据集的帖子之后，我现在已经使用DPO对这个数据上的一个模型进行了微调。 - 标准：[lars1234/Mistral - Small - 24B - Instruct - 2501 - writer](https://huggingface.co/lars1234/Mistral - Small - 24B - Instruct - 2501 - writer) - 量化（AWQ）：[lars1234/Mistral - Small - 24B - Instruct - 2501 - writer - AWQ](https://huggingface.co/lars1234/Mistral - Small - 24B - Instruct - 2501 - writer - AWQ)。我将这个模型与基础的Mistral - 2501模型和Gemma - Ataraxy进行了基准测试。（接着是一个包含多种指标对比的表格，如语法与拼写、清晰度等指标下各个模型的得分对比）Mistral - Writer在所有15个指标上都优于基础模型，并且平均得分略高于Gemma - Ataraxy（56.5%对56.1%）。需要说明的是：Gemma在避免陈词滥调方面仍然要好得多（37.4%对40%），这也是大多数人关心的。最后给出了两个故事创作要求的链接。

讨论总结

这篇帖子主要是关于Mistral - Writer模型，作者展示其与其他模型对比的性能数据。评论者们的讨论主题较为分散，涉及模型的不同版本比较，如将Mistral - Writer与其他Mistral变种、Gemma - Ataraxy进行对比，也提到了计算资源相关的话题，如运行基准测试需要大量计算资源。还有评论者请求作者提供示例输出以便进行比较，并且对模型生成故事的连贯性、情节紧凑性等方面进行评价，也有对不同模型优势的探讨，例如Gemma 2的优势可能源于其训练数据等。总体氛围比较平和，讨论热度中等偏低。

主要观点

  1. 👍 与其他Mistral变种比较很有趣
    • 支持理由：可以看出不同变种之间的差异和优劣。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 希望有模型的GGUF版本用于比较
    • 正方观点：可以与其他写作模型进行比较，有更多的参考价值。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 运行基准需要大量计算资源
    • 解释：CorrectLow9302提到运行这个基准需要相当多的计算资源，这是在考虑使用或测试模型时需要面对的问题。
  4. 💡 不确定自己喜欢的模型是否值得用此基准测试
    • 解释：uti24不确定自己喜欢的创意写作模型Cydonia - 24B - v2是否值得用这个基准进行测试，反映出对基准测试适用性的思考。
  5. 💡 试过Cydonia，认为其不如Nemo和Gemma
    • 解释：AppearanceHeavy6724通过自己的使用体验得出Cydonia不如Nemo和Gemma的结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 uti24：Very interesting to compare it to some other Mistral varieties.”
    • 亮点：直接表达对模型比较这件事的兴趣。
  2. “🤔 uti24：GGUF would be appreciated.”
    • 亮点：提出希望有GGUF版本，显示出对模型进一步完善的期待。
  3. “👀 Investor892：I didn’t expect Gemma2 still has some advantages over Mistral Small 3. I thought the new one would be better in all areas.”
    • 亮点：说出自己对模型性能的意外之处，引出后续关于不同模型优势的讨论。
  4. “😉 CorrectLow9302：The data is more important than the architecture.”
    • 亮点：提出数据比架构更重要的观点，是关于模型性能因素的一种见解。
  5. “🤨 粗俗故事的连贯性比原始Mistral差，Gemma的表现仍然更好，但这个故事不像基础模型那样枯燥。”
    • 亮点：对故事进行评价，比较不同模型生成故事的效果。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点较少，比较明显的是对不同模型性能的看法有所差异，例如对Cydonia、Gemma 2、Mistral Small 3等模型的评价。可能的原因是大家使用模型的场景、需求以及对模型性能衡量标准的不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型训练数据对性能影响的讨论，以及如何优化模型以提高故事生成质量。
  • 潜在影响：如果对模型训练数据重要性的认识加深，可能会促使相关开发者在选择训练数据方面更加谨慎，以提高模型在创意写作等方面的性能，对自然语言处理领域的模型开发有一定的启发意义。

详细内容：

《关于模型微调与比较的热门讨论》

在 Reddit 上，有一则关于模型微调的帖子引发了众多关注。该帖子先是提到了之前有关[story evaluation dataset]的内容，如今已使用 DPO 在该数据上对模型进行了微调。还提供了标准和量化（AWQ）的模型链接。并且将微调后的模型与基础的 Mistral-2501 模型和 Gemma-Ataraxy 进行了基准测试，给出了一系列详细的指标数据对比。此帖获得了较高的关注度，评论众多。

讨论的焦点集中在不同模型的表现和优劣上。有人表示很有兴趣将其与其他 Mistral 品种进行比较。有人提到运行这样的基准测试需要大量计算资源。还有人尝试了 Cydonia 模型，认为效果不佳。有人认为对于给出的恐怖故事示例，微调后的模型连贯性不如 stock Mistral 和 Gemma，但也有人指出它不像基础模型那么枯燥，而且在某些方面正朝着 Mistral Nemo 的方向发展。

有人没想到 Gemma2 在某些方面仍比 Mistral Small 3 有优势，原以为新模型会在所有领域都表现更好。有人提出假设，认为 Gemma 2 可能在大量有版权的文学作品上进行训练，数据比架构更重要。还有人肯定 Gemma 的训练数据与其他本地模型至少存在一些显著差异。

在这场讨论中，大家对于不同模型的表现各抒己见，既指出了各自的优点，也分析了存在的不足。通过这样的交流，有助于更深入地理解这些模型的特点和潜力。

不过，关于模型的进一步优化和应用，还需要更多的研究和实践来探索。