越狱的Llama-3.1-8B-指令

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我在测试grimjim模型，我对它的工作效果感到震惊，其合规性超乎想象，它比几天前发布的标准删节版3.1版本工作得更好，这种新方法似乎通过旧的LLama3 LoRA达到了目的。

模型卡片链接

GGUF量化链接

根据grimjim的方法，似乎任何meta发布的模型，即使经过几个月的微调，都可以像开关一样迅速被绕过，这意味着LoRA可能是创建绕过实施安全防护栏的LLM个性的关键。

LoRA在其模型内部转移其模拟物。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于grimjim发布的Llama-3.1-8B-Instruct模型的性能表现、安全防护以及未来发展。参与者对模型的优化效果表示赞赏，特别是其超越标准版本的性能。同时，讨论也触及了LoRA技术在绕过安全防护方面的潜在影响，以及模型在长上下文功能和量化版本上的技术细节。此外，用户对模型的不同量化版本表现出浓厚兴趣，而作者则积极响应用户的需求。整体氛围积极，但也伴随着对技术潜在风险的担忧。

主要观点

1. 👍 模型表现超出预期
   • 支持理由：grimjim的模型在测试中显示出优于标准版本的效果。
   • 反对声音：无
2. 🔥 LoRA技术可能绕过安全防护
   • 正方观点：LoRA技术可能是创建绕过安全防护的LLM个性的关键。
   • 反方观点：有人担忧LoRA技术可能导致离线使用模型变得非法。
3. 💡 用户对量化版本感兴趣
   • Scott_Tx询问是否有其他量化版本，grimjim回应并提供了一个新的模型链接。

金句与有趣评论

1. “😂 Any plans on doing a 70B version? Assuming it needs it. Thanks for the service, grimjim.”
   • 亮点：对未来模型版本的期待和对作者服务的感谢。
2. “🤔 Does this one actually have functional long context? Last one I saw had only 8192 tokens.”
   • 亮点：对模型长上下文功能的质疑。
3. “👀 I’ve yet to get a single refusal out of it. Just the writing is very tame.”
   • 亮点：对模型执行任务时表现出色的描述。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数用户对模型的性能和作者的服务表示赞赏。然而，也存在对LoRA技术潜在风险的担忧，以及对模型长上下文功能的质疑。主要分歧点在于技术应用的安全性和未来发展方向。

趋势与预测

• 新兴话题：LoRA技术在LLM中的应用及其潜在风险。
• 潜在影响：对LLM安全防护机制的挑战，以及可能引发的法规和伦理讨论。