原贴链接

所有新模型发布帖必须包含以下信息：

更多信息可在模型卡片中查看，还有[示例输出](https://huggingface.co/VongolaChouko/Starcannon - Unleashed - 12B - v1.0#sample - output)和[提示](https://huggingface.co/VongolaChouko/Starcannon - Unleashed - 12B - v1.0#tips)，希望能对有需要的人有所帮助。

大家好！希望你们度过美好的一天(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*:･ﾟ✧

经过无数小时的研究和查找教程，我终于准备好并且非常高兴与你们分享我的劳动成果！XD

长话短说，这是我从每个微调/合并中获取最佳部分的实验结果，让一个模型能够弥补另一个模型的弱点。我在这次合并中使用了我最喜欢的两个模型：[nothingiisreal/MN - 12B - Starcannon - v3](https://huggingface.co/nothingiisreal/MN - 12B - Starcannon - v3)和[MarinaraSpaghetti/NemoMix - Unleashed - 12B](https://huggingface.co/MarinaraSpaghetti/NemoMix - Unleashed - 12B)，所以非常感谢他们出色的工作！

如果你有兴趣阅读更多关于这个模型构思的内容(„ಡωಡ„) ，你可以去[这里](https://huggingface.co/VongolaChouko/Starcannon - Unleashed - 12B - v1.0#introduction)。

这是我第一次尝试合并模型，所以请告诉我它的表现如何！

非常感谢！ ٩(＾◡＾)۶

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讨论总结

这是一个关于新发布的Starcannon - Unleashed - 12B - v1.0模型的讨论。帖子详细介绍了模型的相关信息，如模型名称、作者、不同之处等。评论者们各有回应，有的简单表示肯定，有的对模型相关概念如MMLU提出疑问并进行了相关探讨，还有人关注模型的EXL2量化情况并表达了对测试该模型的期待，整体氛围积极和谐。

主要观点

  1. 👍 对新发布的相关事物表示认可。
    • 支持理由：从简洁的“Nice!”评论可看出对模型或者与模型相关的成果表示满意。
    • 反对声音：无。
  2. 🤔 对“mmlu”概念提出疑问。
    • 正方观点：评论者不了解这个概念所以提问。
    • 反方观点：无。
  3. 🔥 关注模型是否有EXL2量化并期待测试。
    • 支持理由：因为融合的两个模型都是自己喜欢的，且是12B模型角色扮演能力的粉丝。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 有人不知道如何进行EXL2量化但提供了相关信息来源。
    • 解释：VongolaJuudaimeHime虽然不会量化EXL2，但提供了相关内容的链接。
  5. 😎 对新模型创作者的工作表示感谢。
    • 解释：StatuoTW明确表达了对作者工作的感谢。

金句与有趣评论

  1. “😂 bankinu: Nice!”
    • 亮点：简洁地表达了对新发布模型相关事物的认可。
  2. “🤔 Pro - editor - 1105：mmlu wen?”
    • 亮点：引出关于模型相关概念的探讨。
  3. “👀 shyam667: Are there any exl2 quants available? Looking forward to test this since they both were one of my fav models and ofc im def a fan of 12B models for RP capabilities in general.”
    • 亮点：表明对模型的期待并阐述了原因。
  4. “😉 VongolaJuudaimeHime: Unfortunately I don’t know how to quant EXL2 yet (=ఠ్ఠܫఠ్ఠ =), I’m still in the process of learning it LOL "
    • 亮点：幽默地表达自己不会量化EXL2。
  5. “👍 StatuoTW: [图片描述: 1. 图片主题：这是一张简单的线条画，描绘了一个卡通形象，看起来像是在竖起大拇指表示赞同或满意。]”
    • 亮点：以独特的简笔画形式表达积极态度。

情感分析

总体情感倾向为正面，主要分歧点较少。大部分评论者对新模型持积极态度，如表达认可、感谢、期待等。可能是因为新模型是由评论者喜欢的模型融合而成，且具有一定的优势，如更好的输出质量等。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型的基准测试结果（MMLU相关）可能会引发后续讨论，因为已经有评论者开始关注这个概念。
  • 潜在影响：如果模型的性能如所说的那样优秀，可能会在12B模型相关的角色扮演领域或其适用的领域引起更多关注，促进相关领域的发展或吸引更多人进行模型融合的尝试。

详细内容：

《全新模型“Starcannon-Unleashed-12B-v1.0”引发Reddit热议》

近日，Reddit上一则关于“Starcannon-Unleashed-12B-v1.0”模型的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖详细介绍了这一模型的相关信息，包括模型名称、网址、作者、优势特点、后端、设置、GGUF、EXL2等，并提供了样本输出和使用小贴士。作者还分享了模型的诞生过程，是将自己喜欢的两个模型进行融合的成果。

帖子引发的主要讨论方向包括对模型性能的期待、对相关技术的疑问以及对量化方式的探讨等。文章将要探讨的核心问题是这一模型在实际应用中的表现以及用户对其的评价。

在讨论中，有人称赞模型很棒，也有人提出疑问，比如有人问“mmlu wen?”，还有人询问关于EXL2量化的情况。有用户表示自己还在学习相关量化知识，也有用户分享了相关的搜索链接。比如有用户提到：“很期待测试这个，因为它们都是我喜欢的模型，当然我一直是 12B 模型在角色扮演能力方面的粉丝。”

大家对于模型的看法存在一定的差异，但也有共识，那就是对新模型充满好奇和期待。特别有见地的观点是，用户们不仅关注模型本身的性能，还对其技术细节和应用场景展开了深入的探讨，这丰富了整个讨论的内容。

总之，“Starcannon-Unleashed-12B-v1.0”模型在Reddit上引发的讨论，展现了用户们对新技术的热情和探索精神。相信随着更多用户的使用和反馈，这一模型的价值和潜力将得到更充分的挖掘。