В этом репозитории демонстрируется процесс снятия цензуры модели LLaMA 3.2 с 1 миллиардом параметров с использованием «аблитерации». Аблитерация позволяет модели генерировать выходные данные без ограничений, налагаемых механизмами безопасности по умолчанию. Цель состоит в том, чтобы дать разработчикам больше контроля над результатами модели, удалив цензурные фильтры и обеспечив при этом ответственное использование ИИ. Отказ от ответственности: данная модель и методология предназначены только для исследовательских и образовательных целей. Модели без цензуры должны осуществляться с учетом этических соображений, и крайне важно избегать вредных или безответственных приложений. Название модели: LLaMA 3.2 (параметры 1B) Версия: вариант без цензуры с использованием техники уничтожения. Платформа: PyTorch. Источник: модель Hugging Face LLaMA. Аблитерация удаляет механизмы фильтрации из процесса декодирования модели, обеспечивая более открытые ответы. Это достигается путем изменения способа обработки логитов (выходных вероятностей модели). Вы можете загрузить модель без цензуры напрямую, используя библиотеку трансформеров Hugging Face. Вы можете сгенерировать текст с помощью модели без цензуры, используя следующий код: Для достижения оптимальных результатов вы можете точно настроить модель на наборах данных без цензуры. Вот…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: nztinversive
Теги: llama, uncensored, abliteration, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 8 | Загрузок: 12
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
