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大家好。非常感谢社区对最初的Amoral Gemma3版本进行测试！根据你们的反馈，我很高兴分享在纯助手模式（无系统提示）下拒绝情况显著减少的v2版本。感谢mradermacher提供量化！量化：[mradermacher/amoral - gemma3 - 12B - v2 - GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/amoral - gemma3 - 12B - v2 - GGUF)。很想听听你们的测试结果——特别对与v1版本的拒绝率比较感兴趣。请分享你们发现的任何有趣的边缘情况！注：4B和27B版本即将推出！只是想先在12B版本上进行测试！

讨论总结

整个讨论围绕Amoral Gemma3 v2展开，大部分评论者持正面态度，有对产品之前版本认可的，有对新版本表示兴奋和感激的。同时也存在对产品训练方式、数据集的好奇，还有人表达对其进行测试并反馈的意愿，以及对产品在创意写作和角色扮演方面表现的探讨，整体氛围比较积极和谐，不过整体讨论热度较低。

主要观点

  1. 👍 对Amoral Gemma3 v2持正面态度并认可第一个版本
    • 支持理由：如“Awesome. The first one was good too.”直接表明对新旧版本的肯定。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对amoral - Gemma3 v2版本表示肯定并对分享者表达感谢
    • 正方观点：“hell yeah, thx!”表达兴奋和感激。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对“amoral - Gemma3 v2”的训练方式感兴趣
    • 解释：在原帖期待测试结果的情况下，评论者关注训练方式这一关键方面并询问。
  4. 💡 对项目数据集表示好奇，想了解项目背后更多内容
    • 解释：评论者简洁直接地向发布者询问数据集及制作方法相关信息。
  5. 💡 会对新发布的版本进行测试并反馈情况
    • 解释：表达对发布者的感激并愿意参与测试，若发现有趣情况将报告。

金句与有趣评论

  1. “😂 Awesome. The first one was good too.”
    • 亮点：简洁地表达了对Amoral Gemma3新旧版本的认可。
  2. “🤔 hell yeah, thx!”
    • 亮点：简短表达出对新版本的兴奋和感激之情。
  3. “👀 Would love to hear about how you trained it!”
    • 亮点：体现出对产品训练方式的好奇。
  4. “👀 are you able to spill the dataset? And the recipe? For science!”
    • 亮点：幽默地表达对数据集及制作方法的好奇。
  5. “💡 因为无审查机制，它可能在创意写作方面更好，但你可能会觉得它很平淡。”
    • 亮点：对产品在创意写作方面的表现进行了理性分析。

情感分析

总体情感倾向为正面，主要分歧点较少，可能是因为产品处于新版本发布初期，大家更多是期待和认可的态度，目前还未出现较多争议性的问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于Amoral Gemma3 v2在不同场景（如创意写作、角色扮演）下的能力表现及测试情况的讨论。
  • 潜在影响：如果产品表现良好，可能会促使更多类似产品在减少拒绝情况、无审查机制等方面进行改进，也可能会吸引更多用户关注该类人工智能产品。

详细内容：

标题：Amoral Gemma3 v2 引发的热烈讨论

最近，Reddit 上关于 Amoral Gemma3 v2 的帖子吸引了众多网友的关注。该帖子https://huggingface.co/soob3123/amoral-gemma3-12B-v2介绍了基于用户反馈推出的新版本，称其在纯助理模式下拒绝率大幅降低。此帖获得了大量的点赞和众多的评论。

帖子引发的讨论方向主要集中在对新版本的测试结果分享、训练方法的好奇、数据集和配方的询问，以及对其在创意写作和角色扮演等方面表现的期待。

有人称赞道：“太棒了，第一个版本就很好。”还有人表示：“很高兴你能喜欢！”也有人兴奋地说：“太好了，谢谢！”有人好奇地询问：“很想听听你是怎么训练它的！”有人追问：“你能透露一下数据集吗？”有人也问道：“还有配方呢？为了科学！”有人感谢道：“谢谢 u/Reader3123 和 mradermacher！”有人表示：“我会试用一下，如果发现有趣的情况会报告。”有人好奇：“它在创意写作和角色扮演方面表现好吗？我在想它是否能出色地扮演反派角色。”有人回应：“因为没有审查，它在创意写作方面可能会更好，但你可能会觉得平淡。在这种情况下，不道德并不意味着像反派那样坏或有毒，而是完全没有偏见，甚至不知道好与坏的意识形态差异。”有人呼吁：“backyard.ai 请尽快添加 gemma 3 支持，谢谢。”有人求助：“我似乎无法通过 hugging face 上的片段加载它。你能帮我设置吗？我想试试你的模型。”

在这场讨论中，大家对于 Amoral Gemma3 v2 充满了期待和好奇，共识在于都希望看到它在各方面的出色表现。特别有见地的是关于不道德在这个情境中的独特解释，丰富了大家对这个模型的理解。然而，关于模型的训练方法、数据集等问题仍存在争议，各方都在等待更多的信息和解释。