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就像标题所说……它不比NeMo好吗？

讨论总结

这个讨论主要是围绕Llama 3.2 (11B)没有通用或角色扮演（RP）微调这一现象展开的。大家从模型结构、性能、在游戏中的应用、技术支持等多个方面进行探讨，既有对模型自身的分析，也有将其与其他模型进行比较，整体讨论氛围比较热烈积极，大家积极发表自己的观点。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.2 11B由Llama 3.1 8B附加3B视觉模块构成
    • 支持理由：在评论中有明确表述，如Sufficient_Prune3897提到相关内容。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对没有Llama 3.2 (11B)的通用或RP微调感到惊讶
    • 正方观点：原帖及部分评论者认为该模型轻巧且上下文长度好，适合游戏模组制作者采用等，却没有相关微调令人意外。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Llama 3.2不比NeMo好
    • 解释：有评论者明确表示该观点，同时提到低性能设备可加载Florence获得类似体验等理由。
  4. 💡 量化支持的缺乏影响Llama 3.2（11B）受欢迎程度，是没有相关微调的可能原因
    • 解释：评论者指出该模型缺乏GGUF、EXL2、GPTQ等量化支持，导致难以更受欢迎，可能因此没有相关微调。
  5. 💡 游戏中AI NPC使用语言模型回应玩家时存在与游戏不同程序的信息不通问题
    • 解释：通过RyanGosaling和LionaltheGreat的讨论得出这一观点，如RyanGosaling提到语言模型不知游戏中情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 Llama 3.2 11B is just 3.1 8B with 3B of vision modules attached.”
    • 亮点：直接简洁地阐述了Llama 3.2 11B的结构组成。
  2. “🤔 I’m also surprised that game modders like in Skyrim don’t jump on this model. It seems lightweight, while allowing RP characters to ’look’ at their surrounding.”
    • 亮点：提出对游戏模组制作者未采用该模型的惊讶，并且阐述了模型的优势。
  3. “👀 An AI NPC will respond to the player using a language model instead of predifined text. The problem is the language model doesn’t know what’s going on in the game because it’s a completely different program.”
    • 亮点：清晰地指出了AI NPC使用语言模型回应玩家时存在的信息不通问题。
  4. “🤔 If it had quantization support I’m sure it’d be more popular.”
    • 亮点：提出量化支持对模型受欢迎程度的影响。
  5. “😂 It’s not better than nemo.”
    • 亮点：直接否定了Llama 3.2比NeMo好的观点。

情感分析

总体情感倾向是积极探索型的。主要分歧点在于对Llama 3.2 (11B)的评价，例如在与NeMo比较时有人认为它不如NeMo，而在游戏应用方面有人认为它有潜力。可能的原因是大家从不同的应用场景和技术角度出发来评价该模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：利用Llama 3.2 (11B)实现AI NPC的视觉功能的实际效果。
  • 潜在影响：如果能够成功将Llama 3.2 (11B)应用到游戏等领域，可能会推动相关领域的技术发展，例如改善游戏中NPC的交互体验。

详细内容：

标题：关于 Llama 3.2 11B 的热门讨论

在 Reddit 上，有一个题为“我很惊讶竟然没有任何关于 Llama 3.2（11B）的通用或 RP 微调，对于小型设备来说，它是完美的中间尺寸……为什么？”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在 Llama 3.2 11B 与其他模型的比较，以及其在不同应用场景中的表现和潜在用途。有人指出 Llama 3.2 11B 只是 3.1 8B 加上 3B 的视觉模块。还有用户详细介绍了 Llama 3.2 3B 的各项参数和特点，包括模型规格、性能、部署和可用性等方面。

对于 Llama 3.2 11B 在游戏中的应用，有人认为像《上古卷轴 5：天际》这样的游戏模组制作者没有采用这个模型很奇怪，因为它轻巧且允许角色扮演角色“观察”周围环境，其上下文长度也非常出色。但也有人认为从视觉角度处理没有太大必要，因为游戏引擎已经知道相关信息，将其作为文本输入语言模型即可，额外加载视觉模型和相机所需的内存似乎不值得。

有用户提到，如果要让 NPC 读取一个标志，开发者就得手动标记地图上的每个标志，这听起来是个更好的解决方案。还有人质疑如果 NPC 能读标志，玩家自己也能读，为什么要让 NPC 读。但也有人认为不能以“玩家不会这么做”来完全否定某些可能性，AI NPC 的意义就在于超越传统视频游戏的限制。

有人指出已经有相关实践，如https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/168za8a/mantella_talk_to_aipowered_npcs_in_skyrim/ 。

还有用户表示该模型没有 GGUF、EXL2、GPTQ 支持，如果有量化支持，肯定会更受欢迎。也有人称在 huggingface.co 上有很多 RP 模型。

有人认为 Llama 3.2 并不比 NeMo 好，可以在一个低配置设备上加载 florence 获得类似体验。同时也有人认为在某些时候还是需要视觉支持，因为其他多模态模型即将推出，如果它们都只能由 bitsnbytes 运行就太糟糕了。

在这场讨论中，各方观点激烈碰撞，有人看重模型的性能和应用场景的拓展，有人则更关注其在实际应用中的可行性和资源消耗。关于 Llama 3.2 11B 的未来发展和应用，还有待更多的探索和实践。