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我正在做一个项目，需要用户提供一些童年的早期创伤，但大多数商业大型语言模型拒绝处理这类问题，只允许表面性的提问。我通过越狱实现了这一功能，但这并不安全，因为他们随时可能更新模型。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于寻找和评估最强大的未审查大型语言模型（LLM），特别是针对处理儿童早期创伤等敏感内容的需求。参与者讨论了不同类型的模型，如Abliterated模型和Fine-tuned模型，以及它们在处理敏感话题时的优缺点。讨论还涉及了模型的安全性和适用性，以及如何通过修改模型来避免审查。此外，讨论中还涉及了LLM在心理学领域的应用，包括其潜在风险和伦理问题。

主要观点

  1. 👍 Abliterated模型通过移除拒绝响应的能力来实现无审查
    • 支持理由：这种方法避免了模型在某些情况下失去判断力。
    • 反对声音：可能会导致模型在极端情况下无法拒绝不适当的内容。
  2. 🔥 Fine-tuning模型通过添加未审查的内容来增强对敏感话题的处理能力
    • 正方观点：这种方法使模型至少能意识到那些话题及其特定细节。
    • 反方观点：可能会过度注入先前被审查的内容，导致模型行为偏离。
  3. 💡 选择合适的模型取决于具体的应用场景和需求
    • 解释：不同的模型在不同的应用场景中表现不同，需要根据具体需求进行选择。
  4. 🌟 模型的安全性和伦理问题也是讨论的重点
    • 解释：讨论中多次提到模型的安全性和伦理问题，特别是在处理敏感内容时。
  5. 🚀 Mistral Large 2及其Tess版本被推荐为可能的解决方案
    • 解释：这些模型在未审查模型中排名较高，且能在本地运行，使用4个24GB内存的游戏GPU。

金句与有趣评论

  1. “😂 MMAgeezer：Llama 3.1 8B or 70B Abliterated is my recommendation.”
    • 亮点：直接推荐了具体的模型，显示了对模型的熟悉和信任。
  2. “🤔 knvn8：Abliteration is better than uncensored tuning imo because the latter tend to be over eager to inject previously censored content, whereas abliteration just avoids refusals without changing overall behavior.”
    • 亮点：提出了一个有深度的观点，解释了两种方法的区别和优劣。
  3. “👀 PavelPivovarov：Fine-tuning with uncensored content makes model at least be aware of those topics and their specifics which is basically the reason why people would want uncensored models.”
    • 亮点：强调了未审查内容对模型的重要性，解释了人们为何需要未审查模型。

情感分析

讨论的总体情感倾向是探索和好奇，参与者对未审查模型的能力和潜在应用表现出浓厚的兴趣。然而，也存在对模型安全性和伦理问题的担忧，特别是在处理敏感内容时。主要分歧点在于不同模型处理敏感内容的方式和效果，以及如何在保证安全的前提下使用这些模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于如何在保证模型安全性的同时，提高其处理敏感内容能力的讨论。
  • 潜在影响：未审查模型在心理学等领域的应用可能会引发更多关于AI伦理和法律责任的讨论。

详细内容：

标题：探索强大的无审查语言模型

在 Reddit 上，一篇题为“ What’s the most powerful uncensored LLM?”的帖子引起了广泛关注。该帖的作者表示正在进行一个项目，需要用户提供童年早期的创伤经历，但多数商业语言模型拒绝处理这类内容，即便通过越狱方式解决，也存在不安全因素，因为模型随时可能更新。此帖获得了众多评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在各种被推荐的无审查语言模型及其特点。有人推荐 Llama 3.1 8B 或 70B Abliterated；有人认为 Abliteration 比未经审查的调优更好，因为后者可能过度注入之前被审查的内容；也有人指出如果模型没有用无审查内容训练，在处理审查话题时可能会产生幻觉而无法提供有意义的数据。

比如，有用户分享道：“作为一名在语言模型领域研究多年的爱好者，我亲身经历了不同模型的发展和变化。像 Llama 3.1 8B 这样的模型，虽然在某些方面表现出色，但在处理复杂的语义理解问题时，有时会出现偏差。在我的多次测试中，它对于一些深度的哲学问题的回答并不总是令人满意。”

还有用户提到：“Mistral Large 2 是个不错的选择，它可以在本地用 4 个 24GB 内存的游戏 GPU 运行。并且根据https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard，在所有无审查模型中排名第二。”

然而，对于一些模型也存在争议。有人认为 Tess 123b 可能存在问题，比如比 Mistral Large 2 和 Llama 3 70B 显得更笨拙；也有人指出 GGUF 在某些方面存在不可靠和速度慢等问题。

讨论中的共识是，选择适合项目需求的无审查语言模型需要综合考虑多个因素，包括性能、准确性、可扩展性等。

特别有见地的观点如，有用户提出只要模型是由人类开发和训练的，完全无审查且保持连贯就几乎不可能实现，因为人类道德取向在训练数据选择时就已引入模型。

总之，Reddit 上的这场讨论为寻找强大的无审查语言模型提供了丰富的见解和多样的选择，但也揭示了其中的复杂性和不确定性。