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讨论总结

本次讨论围绕“Creative writing under 15b”展开，话题涵盖创意写作的多个方面，包括模型评价、比较，评判提示的模糊性，故事质量，图片分辨率等。评论者们提出了各自的观点，整体氛围是在理性地探讨与创意写作相关的各种话题，既有对已有工作的肯定，也有不少质疑和改进的建议。

主要观点

1. 👍 认为图片分辨率更高些会比较好
   • 支持理由：图片难以看清内容
   • 反对声音：无
2. 🔥 评判提示在类别解释和转化为量化指标方面模糊
   • 正方观点：评判提示过于开放，不明确
   • 反方观点：无
3. 💡 创意写作评判需考虑是否堆砌辞藻
   • 解释：堆砌辞藻是人工智能创意写作的弱点
4. 🤔 创意写作应使用特定且不常见提示
   • 解释：不然是在测试模型生成无价值内容的能力
5. 😎 认为该基准测试无用，因为人类未参与其中
   • 解释：一些排名前列的模型存在问题，测试与现实不符

金句与有趣评论

1. “😂 Higher resolution would be nice”
   • 亮点：直接表达对图片分辨率的看法
2. “🤔 The judging prompt seems far too ambiguous and open ended, not only in the interpretation of each category, but in how to translate that to a quantitative metric.”
   • 亮点：指出评判提示存在的问题
3. “👀 You need to have it judged on Slop/Purple prose.”
   • 亮点：提出创意写作评判的一个新角度
4. “😉 You should really do this with a set of specific and uncommon prompts otherwise you’re just testing the model on generating slop.”
   • 亮点：强调创意写作提示的重要性
5. “😏 Yet another automated useless pointless benchmark, in which human was not part of the loop.”
   • 亮点：对基准测试的否定态度

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极的部分，如对原帖工作的认可、对某些模型表现的好奇；也有消极的部分，如对基准测试的否定、对故事质量的不满等。主要分歧点在于对基准测试的有效性、创意写作评判标准等方面。可能的原因是大家从不同角度看待创意写作，包括技术、艺术、实用性等不同视角。

趋势与预测

• 新兴话题：关于不同模型在特定条件下（如不同体裁、不同提示下）的表现比较可能会成为后续讨论热点。
• 潜在影响：如果能够优化创意写作的评判标准，可能会对人工智能在创意写作领域的发展产生积极影响，促使模型更好地满足用户需求。

详细内容：

标题：关于创意写作模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于创意写作模型的讨论引发了众多关注。该帖子包含了对多种模型在创意写作方面的比较和评价，获得了大量的点赞和评论。

讨论的主要方向集中在模型的表现、评判标准、优缺点等方面。比如，有人认为 Gemma3-4b 表现出色，而也有人对评判的准确性和全面性提出了质疑。

在讨论焦点与观点分析中，不同的观点纷呈。有人指出模型写作中存在的诸如过早透露情节、文风过于华丽等问题。比如有用户分享道：“作为一名技术作家，我发现当前 LLM 写作的主要问题是习惯过早地把所有细节都交代清楚，留给读者自行拼凑和理解的空间太少。从语言学角度看，语言平衡不错，但解释过多。”

还有用户分享个人经历：“我有几个技术作家和英语专业人士在手，准备在一两周后进行最终的人工评判。”

一些有趣或引发思考的观点也不断涌现，比如有人说：“感觉如果要写更长的故事，需要让模型先做好大纲，再逐步细化。”

对于评判标准，有人认为当前的评判提示过于模糊和开放，建议提供更明确的标准和示例。

总的来说，这次讨论让人们对创意写作模型有了更深入的思考和认识。但关于如何建立更科学有效的评判体系，以及如何进一步提升模型的写作质量，仍有待进一步探讨。