なんJLLM部 避難所 ★3
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AIに色々なことをしゃべってもらうんやで
そこそこのデスクトップPC（できれば＋3060 12GB以上）でもなんぼか楽しめるで
自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降
本スレ(避難中)
なんJLLM部 ★7
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1710561010/
前スレ(実質本スレ)
なんJLLM部 避難所 ★2
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1714642045/
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VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:: EXT was configured いがいだったけどllama-3-elyza-jp-8bで申し訳されなかったかな。
最近、エロOKな流れになってるのかな。日本語が自然で好きなんですよね 検閲に起因する性能低下が割と洒落になってない感じの事がわかってきたし
このまま無検閲のベースモデル+検閲用の別のモデル、みたいな形で分離して発展して欲しいねぇ Elyzaは初期の頃からやりたい放題できてた記憶がある ELYZAは東大で作ってるやつでしょお堅いんじゃないの elyzaって優等生って感じだからあんまり好みではない人もいるかも
優等生といちゃいちゃなチャットの後、そういう流れに・・・っていうのが好きなもので >>730
追加学習は英語だと思うけど、日本語のERPもかなり流暢だよ
そもそも元のMistral Large 2がマルチリンガルなので、そこはちゃんと失わずに保ってる 12Bは駄目だったや
ルー大柴化に加えてエロ関係なく意味不明な文がかなり多い感じ
これなら7BのVecteusやBerghofの方がよほど賢いと感じた チャットアリーナのリーダーボード更新きたんだけど、英語に絞ると
llama3.1 405bと70bがclaude3.5sonnetの上にきてるな
405bはわかるんだけど70bもここまで来るか
日本語に絞るとまだデータ数が少ないのか項目自体出てこない Llama 3.1 EZO、ベンチスコア高すぎて怪しいなこれ
gpt-4の出力学習に使うかベンチマークリークさせてるだろ >>736
実際使った感じは？
上の方では良感触だったとの書き込みあるけど Llama-3-ELYZA-JP-8B-q4_k_mは脱字が酷いな
「ハンバーグとステーキどっちが好き？」って聞いたら
「は美味しい食べ物が大好きなのですが、その中でも特にハンバーとステーは大好物ですね。
どちらかというと私はハンバー派です。理由としては、肉汁が溢れ出るジューーな部分がたまらないからです。」
みたいな脱字だらけの文章が返ってくる。Q8でも脱字だらけだ ELYZAは俺俺ベンチの本家本元だからしゃーないし期待してない >>738
さすがにそこまで出力おかしいのは何かが間違っとるやろ
LM Studioで落としたけど普通に会話できとるで >>740
設定間違ってるのかな？
色々試してみた感じ一定の法則で文字が欠けることが多いんだよね
長音の後が欠けやすいから
「ケーキ」「ラーメン」「アーメン」「ザーメン」「ステーション」が
「ケー」「ラーン」「アーン」「ザーン」「ステーョン」になるわ
あとは文頭の文字が欠けやすいのと「楽しみ」「慈しみ」も「楽し」「慈し」になる
koboldでデフォ設定にしたり色々設定変えたりしてるけどあんまり変わらん >>741
しずかちゃん って言わせられるか？
llama3系は何故か
しかちゃん になる傾向がある >>742
しかちゃんになる
「しずかに」→「しかに」
「わずかに」→「わすかに」
「おおきいかに」→「おおきいに」
脱字が多いけど「わすかに」みたいに濁点が消える場合もあるみたいだ AIの出力終了後、
ブラウザ側だと「# 記」だけど
kobold（v1.69.1）のコンソール側だと「# 追記」になってた。
koboldのexeとブラウザ間のhttp通信ペイロードの取込上の問題があるかも？ >>744
本当だ
ブラウザ側だと「しかちゃん」になってるけど
コンソール側には「しずかちゃん」って書かれてるわ
これってユーザー側で何か対策方法あるの？ 暫定対策としては
設定で「Token Streaming」を「SSE」から「Poll」にすると大丈夫そう とにかくLlama-3.1で次の段階に入ったんだろうな 3.5sonnetより上とはにわかに信じがたいな
ベンチマーク最適化してるとしか思えん ベンチマークありき学習するのは結局奇形産まれるだけや ベンチマーク特化になってるかはベンチマークの領域外のテストすれば分かりやすい
それこそエロとかもその1つ
断られるのは別として、ベンチマーク性能は良いのにエロの表現とかが微妙なのは根本的にベンチ特化になっている エロ性能で言えばllama3.1はゴミでしかないな
まあそもそも学習してないんだと思うが Llama 3.1 EZO 70BをQ5K_Mで試した
マジいいぞこれ。
いままでのllama3.1日本語では一番じゃないか？
ただ、規制は残ってるな 続
規制の件だけど、自分から今のは少し不適切だったので、以下のように書き直しますね
って、言って書き直してきたのはワロタ
まあ、オリジナルよりは緩いわ 405Bのggufあったとして1bitでも動かせない・・・ 繰り返しを無くす方法
■temperature高くする。
temperatureが低すぎると、モデルが非常に確率の高い次の単語を選択し続けるため、繰り返しが生じやすくなります。
■top_p（トップPサンプリング）高くする。
確率の合計がP以上になるまで単語を選択
Pの値が低いと、選択肢が制限されるため、繰り返しが発生しやすくなります。逆にPの値が高すぎると、ランダム性が増し、
文脈にそぐわない単語が選ばれやすくなるため、適切なバランスを見つけることが大切です。
一般的にはP値を0.9前後から調整を始め、状況に応じて微調整します。
■top_k（トップKサンプリング）高くする。
K個の最も確率の高い単語から選択
トップKの値を上げることで、選択肢が増えるため、より多様な単語やフレーズが選ばれる可能性が高くなります。これにより、
同じフレーズの繰り返しが減少する可能性があります。
トップKの値が小さいと、モデルは最も確率の高い単語に集中しがちですが、Kを大きくすると、より多様な単語が選ばれる可能性が増えます。
これにより、生成されるテキストの多様性が向上し、繰り返しが減少することがあります。 sillyはデフォだと繰り返しﾍﾟﾅﾙﾃｨの値死んでるから、その辺り弄るとかなりマシになった。
EZO 70B量子化ありがたい、あとで試そう >>0734
もしよければUIに何を使っているのか教えていただけないですか？
text-generation-webuiじゃないですよね。 この値にしておけばオッケーみたいな値はなくて変動すんのかな その人の自作UIでgithubにあげてくれててこのスレの73にリンクがあるよ >>764
モデルとかプロンプトとか個人の好みとかによって最適な数値は変わる 英語のモデル、リーダーボードに載ってる奴とかこのスレに上がってる奴いろいろ試したけど、結局Wizard-lm-2が複雑なプロンプトに対する理解では頭一つ抜けてる気がする。
自分の使い方だといかに複雑なプロンプトを理解できるかが一番重要だから、ずっとこれ一択になっちゃう >>769
作者です
jupyterに慣れてないとインストールがむずいと何回か言われたので、その場合はgithubのdiscussionにでも書いていただければ >>770
了解です。
とりあえず調べながらやってみます。 kobold最新版でsseの問題解消されたっぽいな
まだ試してないが 頭の良さと創造力が反比例してるのが画像生成AIと同じ傾向だな
あっちも新しいモデルになる程クオリティ上がる代わりに出せる絵の幅がどんどん減っていく
人間は頭良いほど創造力が高くなるからAIはやっぱ原理的に別物なんだな AI初心者なんですがトラブってるので教えてください
OllamaでモデルNinja-v1-NSFW-GGUFを実行した場合は正常にやり取りできるんですが
OllamaでモデルNinja-v1-NSFW-128k-GGUFを実行した場合は、やり取りの途中から勝手に意味不明な文字列を垂れ流すようになってしまいます
一旦こうなるとセッションを保存せずに終了して新しいセッションを開始しても意味不明な文字列を垂れ流すようになり、モデルを一旦削除するしか修正方法がなくなります
これって、モデルを作成する際のModelFileなど設定が悪いのしょうか？
それとも128kモデルの方はチャットボットのような使用目的では向いていないのでしょうか？
ダウンロード数は圧倒的に128kの方が多いのでモデルが原因の問題だとは思えないんですけども
AI初心者すぎて、なにをどうすれば問題を修正できるのか検討もつかない状態です >>770
初歩的な質問で申し訳ないのですが、インストール後の起動方法がよくわからないのですがどうすればいいですか？ >>775
コマンドラインで”jupyter lab”を実行するとJupyterっていうWebアプリが開くと思います
そしたら、chat_gui.ipynbを左側のペインから開いて下さい
そしたら、”上部メニュー -> Run -> run all cells”とクリックすると、起動するはず
途中デフォルトのモデルダウンロードのメッセージとかあると思うけど、GGUFをすでに持ってるなら、飛ばして下さい
今ちょっと調べたら出てきたJupyterの使い方
https://qiita.com/y-matsunaga/items/2c7efdae8777f15059e0 llama-3-elyza-jp-8bをLM Studioで使ったらちょっとでもエロ要素があると
"I cannot create explicit content."しか言わへんガチガチ倫理観で
どんだけ説得してもビクともせんのやが
koboldcppで使うと何故かユルユル倫理観なんや
最初はkoboldcppのChat PrePrompt機能がjailbreakになっとるんか？と思ったら
そうやなくてInstruct Tag Presetを(適切であろう)llama3 chatにしたらガチガチ倫理観になったんや
今度は逆にLM Studioの方でPresetをMistral Instractにしてみたらユルユル倫理観になった
これどういう仕組みなんや？？ いやLM StudioはDefault LM Studio Presetでもユルユルやったわ
わざわざllama3 V2プリセットを選んどったからガチガチになってたんか
何にしても適切な書式の指定が検閲のオン・オフを左右してることには変わらへんけど >>772
1.72に更新したけど全然直ってないや mmnga/Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407-ggufはまったく申し訳しないよ
逆に素直過ぎて、あれこれゲスいこと指示してやらないとエロくしてくれないまであるけど EZO規制強すぎて笑う
rinnaのほうがそういう方面では使いやすいかも >>774
一応、自己解決したので同じ症状が発生した人用に書き残しておきます
Hugging FaceでLocal-Novel-LLM-projectが公開しているNinja-v1-NSFW-128k-GGUFを使用すると>>774の症状が発生していました
これを、Hugging Faceでmmngaが公開しているNinja-v1-NSFW-128k-ggufに変更したところ症状が発生しなくなりました
モデルが原因の問題のように思えましたが、もしかしたら使用したモデルと実行ツールの組み合わせなどが原因の可能性もあるかもしれません
とりあえず以上 RTX4090-24G、今３３万円くらいで今日下がり具合だと３０万円切るくらい安くなるやろな
120円まで行ったら２５万円くらいになるか というか今グラボの在庫持ってる店、早く在庫を手放さないと死ぬぞ 頭が悪いモデルほどけれんみのある文章出せる、
頭良くなるほど指示には従ってくれるけど文章から面白みも創造力も失われていく
両立は難しいんだな… >>789
別にそんなことないで
claude3 opusは頭もええしエロ描写もぶっ飛んでる
最新のＧｅｍｉｎｉに小説書かせたら表現のレベルが違う
性能が悪いモデルの方が創造力があるなんて感じるのは
子供が描いたラクガキを見て大人が天才やと思うようなバイアスと一緒や 8月中旬でGENIACのLLM開発が一旦区切りつくっぽいからそこで色々なモデル出てきそうだね 頭が悪いモデルと呼んでてるものはいわゆる過学習を起こしてて
学習元の作品のフレーズをコピペしたりしてるから一見ケレン味が出てるように見えるんだ
悪い事は言わないから個人で楽しむ範囲に抑えとくのが吉だ L3.1ベースのモデルとかMistral Large 2とか色々試したけど、やっぱCommand R+の方がしっくりくるなぁ 俺はまだkarakuri超えたと思えるモデルに出会えない 本体の性能とは別にAI開発者が出力時にどういう制限かけるか，何で学習するかで出力結果だいぶ変わると思われる
エロ完全に潰すためにエロと関係ない用語まで不適切連発するGeminiやらおそらく温度低く設定してるからつまらん内容しか話せなくなってるGPTとかいるし エロ会話だけなら膨大な埋め込み空間の極々狭いところしか使わないからそりゃ小さいモデルでもいいでしょ
新規性のある会話も不要だし同じようなところをウロウロサンプリングしてくれればいいから それじゃもう予め返答が決まってるロボットを相手にしてるのと同じじゃん
まあ究極的にはAIも生身の人もそうだけど、それを感じさせないのがAIエロチャの魅力だろうに silly tavernのグループ会話でなんか打ち込んだら各キャラがずらずら返事してくるけど、これを1人だけにする設定ってあるんかな？
5人が返事してきても最初の1人が変な事言ってると後の4人まで変な話始めちゃうから1人ずつチェックしていきたいんだよね >>795
学習コストがたった750万らしいな
それ聞くと割とLLMの未来明るいんちゃうかって思うわ >>801
右側のキャラリストでその場にいないキャラは会話オフにしてる >>768が立ててくれた本スレ、多分>>20行かなかったからだと思うけど落ちてるね あまり話題になってないけどEx-karakuri-8x12B-chat-v1はどうよ
俺はなんかイマイチ出力安定しないから最適な設定を探してる これからはllama-70b日本語ベースのgguf悪魔合体モデルを中心に話を進めてくれ 会話するくらいであればwikipediaの情報を満遍なく記憶しておかなくていいし
もっと小さいモデルでも人工無能以上の反応を引き出せるはず 射精の効果音を生成させるとモデルの良し悪しがわかる もしかしてwikipediaにエロい情報を沢山登録しておくと、沢山のモデルがエロくなったりするのかな オホ声について詳しく書いておくと多くのモデルでオホ声を出すようになるかもしれないのか…… エロを後付けするのではなく、ウィキペディアに種をまいておく作戦 でも、英語版のWikipediaでやるのはハードル高くね？
日本語の擬音表現を英語版でやるのは許されるのか？ 最近sillyを使い始めて、キャラカード探してきて遊んでいるんだが、基本英語だから翻訳機能を噛ませると違和感のある内容が多い。
日本語対応モデルに直接日本語で回答してもらうとだいぶマシなんだけど、良いやり方なんかあるかな？
今はキャラカードの最初の挨拶を自力で翻訳するのが良い気がしているけど、やはりちょい面倒なんよな >>816
ワイは英語のキャラ参考に自分好みの言葉遣い等を入れ込んで日本語版キャラ作ってる >>817
ありがとう。やっぱある程度の翻訳作業は避けては通れないか
以降のやり取りは日本語で〜みたいに書いてもあんま効かんしな deeplで翻訳した文章をそのままコピペするだけでもあんまり問題なかったりする
ただ対話例だけはちゃんと修正した方がいいかも Mistral Large 2407が急にchatbot arenaの上位に食い込んできたな
日本語でローカルではぶっちぎりの性能
123bだから量子化してもだいぶキッツいけど選択肢が増えるのはいいことだ 翻訳自体が敬語になりやすかったりするのと、喘ぎ声なんかは適正無いに等しい。対策は難しいのではないか。api叩いて置き換えで言葉遣い整えて出力するプログラム自作するぐらいしか思い付かない。 喘ぎ声専用の言語モデルがあればいいのではないだろうか？
用途を特化させればモデルの規模を小さくすることができる 調べたらみさくら語に変換されるやつが3年前くらいにもうあって草 喘ぎ声出させるだけなら7bモデルでいけそうなので、モデル2つ動かしておいて、メインモデルで主文を出力、喘ぎモデルに文章を渡して文章に合った喘ぎ声を出力すれば理論上できるとは思う。一応2回生成するので相応の時間は掛かるだろうけど ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
