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嗨，伙计们！

今天我读了locallama几分钟，发现确实有很多人需要新的未审查模型。于是我心想，当然，为什么不呢。Gemma被审查得很严重，让我们来测试一下我的新笔记本电脑80瓦GPU。在我的16GB 4090上训练花了4个小时。

这很容易在新手机上运行，也可能在任何电脑上运行。我没有太费心测试这个，因为这是即兴做的。但很可能是，如果不是最未审查的gemma2模型之一。

（毕竟我做对齐工作）。

请负责任地享受。

附：我已经提交到未审查排行榜进行评估。

https://huggingface.co/SicariusSicariiStuff/2B_or_not_2B

讨论总结

本次讨论主要围绕Gemma模型的微调及其无审查处理展开。帖子作者分享了使用新笔记本电脑的80瓦GPU对Gemma模型进行微调的经历，并声称这是目前最无审查的版本。讨论中涉及了模型的技术细节，如是否包含tokenizer.model文件、使用Axolotl而非Unsloth进行微调等。此外，还有用户对模型的性能表示赞赏，并希望作者能继续在其他模型上进行努力。新手用户也提出了关于如何生成GGUF文件的问题，显示了对技术指导的需求。

主要观点

  1. 👍 使用80瓦GPU进行模型微调
    • 支持理由：作者成功在4小时内完成微调，显示了新技术的可行性。
    • 反对声音：有用户对80瓦GPU的性能表示疑问，认为可能受限于笔记本电脑的硬件配置。
  2. 🔥 模型可能是目前最无审查的版本
    • 正方观点：作者声称这是最无审查的Gemma2模型之一，得到了用户的广泛认可。
    • 反方观点：无明显反对声音，但有用户对模型的审查程度表示惊讶。
  3. 💡 新手用户的技术询问
    • 解释：新手用户询问如何生成GGUF文件，显示了对技术指导的需求。

金句与有趣评论

  1. “😂 Do you have tokenizer.model by any chance? Can’t make quants without it.”
    • 亮点：用户的技术询问直接且实用，反映了实际操作中的需求。
  2. “🤔 After some feedback and testing… the model seems… quite… quite uncensored…🤔”
    • 亮点：作者对模型审查程度的惊讶，显示了模型的特殊性。
  3. “👀 I do not use obliteration, I believe it’s a ‘bad’ solution.”
    • 亮点：作者对去审查化方法的批判，提供了不同的技术观点。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对模型的性能和无审查处理表示赞赏。主要分歧点在于对GPU性能的疑问和新手用户的技术询问。可能的原因包括硬件限制和技术知识的缺乏。

趋势与预测

  • 新兴话题：新手用户的技术指导需求可能引发更多关于模型生成和微调的讨论。
  • 潜在影响：无审查模型的流行可能对相关领域的技术标准和审查政策产生影响。

详细内容：

标题：关于 2B Gemma 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于 2B Gemma 模型的帖子引起了众多关注。原帖作者称自己花了 4 小时在 16GB 4090 上对 Gemma 进行训练，打造出了可能是最不被审查的模型，并已提交至未审查排行榜进行评估。该帖还附上了相关模型的链接https://huggingface.co/SicariusSicariiStuff/2B_or_not_2B ，吸引了大量用户参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 首先，关于技术细节，有用户询问是否有 tokenizer.model，作者表示遗忘添加后已补充。还有用户讨论使用的工具，如 Unsloth 和 Axolotl。 其次，在模型效果方面，不少用户对其未审查程度给予了高度评价，认为它比 Dolphin 系列和 DarkIdol 系列更加不被审查。 再者，在训练数据方面，作者透露使用了创意写作和 toxic-dpo 等数据。 此外，对于 GPU 功率限制的问题，作者称自己的笔记本 4090 显卡因驱动被锁定在 80 瓦，且尝试多种方法均无法改变，这引发了众多用户的讨论和建议。 同时，也有用户询问如何生成 GGUF、模型是否基于指令调整、是否能为 Gemma 2 进行类似操作等问题，作者都一一进行了回复。

有用户分享道：“作为一名在相关领域探索许久的爱好者，我尝试过多种模型，但这个 2B Gemma 模型给我的体验确实独特。” 这进一步强调了该模型的特殊性。

争议点在于对于模型未审查程度的判断标准以及解决 GPU 功率限制的方法。支持模型未审查程度高的用户认为其效果明显优于其他系列；反对的声音则担心过度未审查可能带来的问题。对于 GPU 功率限制，有的用户认为是笔记本自身设计问题，有的则认为是驱动或其他因素。

讨论中的共识是对作者工作的肯定，大家都期待作者能在这个领域继续深入探索并分享成果。

特别有见地的观点是，有用户提到应谨慎对待模型的未审查程度，确保在技术创新的同时遵循相关规则和道德准则。

总的来说，这次关于 2B Gemma 模型的讨论十分热烈，展现了技术爱好者们对于模型改进和优化的热情与关注。