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讨论总结

该讨论主要围绕Llama 3.3 Euryale v2.3这一人工智能模型展开。主题涉及模型在讲故事和角色扮演方面的表现、与其他模型的比较、运行速度性能等。大部分评论者从自身使用体验出发分享观点，整体氛围积极且有技术含量，大家各抒己见，既有对该模型的肯定，也有指出其存在问题的。

主要观点

  1. 👍 L3.3在讲故事和角色扮演方面表现出色
    • 支持理由：如shyam667提到它能很好地联系各点，细节描述佳且无虚假积极偏向。
    • 反对声音：Mart - McUH指出其存在积极偏向，在黑暗场景等方面有抵触。
  2. 🔥 Llama 3.3 Euryale v2.3在某些设备上速度快
    • 正方观点：nomorebuttsplz称之前使用的模型速度慢，新模型性能接近且速度更快。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 存在其他可尝试的模型
    • 解释：Mart - McUH推荐Endurance v1.1；synn89表示喜欢sophosympatheia/Evathene - v1.3且会尝试Llama 3.3 Euryale v2.3；ReMeDyIII更倾向于Mistral - Large及其微调版本。

金句与有趣评论

  1. “😂 kiselsa：Have you tried behemoth? It runs in 48gb too.”
    • 亮点：引出另一个能在48gb运行的模型，开启模型比较话题。
  2. “🤔 shyam667：Ngl even base L3.3 is really good, when it comes to storytelling and RP, it connects all dots incredibly well better than behemoth did and i love how this model loves to make everything extremely detailed. there’s also no bs positivity bias.”
    • 亮点：详细阐述了L3.3在讲故事和角色扮演方面的优势。
  3. “👀 nomorebuttsplz：I’m getting between 2 and 3 t/s with about 6000k context.”
    • 亮点：给出了Llama 3.3 Euryale v2.3具体的TPS数据，有实际参考价值。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家积极分享对Llama 3.3 Euryale v2.3的使用体验和看法。主要分歧点在于模型是否存在积极偏向，如shyam667认为无偏向，Mart - McUH则认为存在。可能的原因是大家使用场景和测试方式不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：如Smaug - Llama是否会有L3.3更新这类关于模型更新的话题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：对于人工智能模型在角色扮演和讲故事领域的发展可能会有影响，有助于开发者改进模型，满足用户在这些方面的需求。

详细内容：

标题：Reddit 热议新 Llama 3.3 Euryale v2.3 模型在故事讲述和角色扮演中的表现

在 Reddit 上，一篇关于新 Llama 3.3 Euryale v2.3 模型在 48 gb 故事讲述/角色扮演方面表现的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了相关的链接（https://huggingface.co/mradermacher/L3.3-70B-Euryale-v2.3-i1-GGUF/tree/main），吸引了众多用户参与讨论，点赞数和评论数众多。

讨论的主要方向集中在该模型与其他类似模型的性能比较，以及在不同硬件配置下的运行效果。核心问题是如何优化模型以获得更好的故事讲述和角色扮演体验。

有人提到，自己试过 Behemoth 模型，但其在特定配置（3090 和 p40）下运行速度较慢。而使用 Llama 3.3 Euryale v2.3 模型时，性能接近且速度快约 3 倍。有人分享使用 Endurance v1.1 模型的经验，并认为它是某种精简的 Behemont。还有人指出在特定配置下能获得约 14 个令牌/秒的速度。

有人好奇使用该模型能获得多少 TPS，并考虑购买 P40 来搭配 4090 显卡。有人回应称能获得 2 到 3 t/s 的速度，且在某些情况下能达到 5 t/s。还有人提到使用 row split 能获得更高的速度。

有人分享使用多个显卡的经验，如使用多个 Radeon 7900 XTX 显卡，并表示普通主板也能支持多个显卡。有人质疑 PCIE 速度的影响，得到回复称模型分片到各显卡内存时，PCIE 连接器速度不重要。

有人认为基础版 Llama 3.3 在故事讲述和角色扮演方面表现出色，也有人指出其存在一定的正偏差和对黑暗场景的回避。有人分享了优化模型的参数设置，如调整 Rep_Penalty 和 Rep_Pen slope。

有人表示新模型在遵循指令方面表现良好，但在使用角色卡时存在问题，而有人则认为它逻辑不错。有人推荐了其他模型，如 Sophosympatheia/Evathene -v1.3、Mistral - Large 等。

有人质疑为何故事讲述和角色扮演会被频繁提及，有人解释这就像视频游戏一样是一种开放式的文本冒险平台，能带来娱乐和创作帮助。

总之，关于 Llama 3.3 Euryale v2.3 模型的讨论丰富多样，用户们从不同角度分享了自己的体验和见解，为大家更全面地了解该模型提供了参考。