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我认为这是迄今为止最受审查的模型之一，微软做得很好。

非常安全，非常有效。

它甚至不会回答任何稍微有点‘冒犯性’的问题。

还能抵抗训练！

你对Phi-3.5有什么体验？与其他超级审查模型相比，它的审查程度如何？

这将会很有趣…而且非常值得…

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Phi-3.5模型的安全性和审查机制。参与者们广泛讨论了模型的审查程度、是否容易被修改、以及如何增强模型的抗审查能力。同时，也有用户分享了对不同模型输出风格的个人偏好。整体上，讨论反映了用户对Phi-3.5模型安全性和审查机制的高度关注，以及对模型在实际应用中表现出的安全性和有效性的认可。

主要观点

  1. 👍 Phi-3.5模型是目前审查最严格的模型之一
    • 支持理由：该模型对任何稍微“冒犯性”的问题都不予回答，具有很强的抗训练能力。
    • 反对声音：有用户认为过度审查限制了模型的实用性和自由度。
  2. 🔥 可以通过特定的训练方法增强模型的抗审查能力
    • 正方观点：特定的训练方法可以提高模型对审查的抵抗力，使其更适应多样化的应用场景。
    • 反方观点：过度训练可能导致模型性能下降，影响其稳定性和可靠性。
  3. 💡 有些用户更喜欢经过审查的模型输出，认为其更通用
    • 支持理由：经过审查的输出更符合社会伦理和法律法规，适合广泛的应用环境。
    • 反对声音：审查可能限制模型的创造力和多样性，影响其在特定领域的应用效果。

金句与有趣评论

  1. “😂 Just abliterate it?”
    • 亮点：简洁而直接的表达了对模型审查机制的质疑，引发了对审查必要性的深入讨论。
  2. “🤔 Whether you abliterate it or finetune it (or both) the model will never be the same if it was censored in its original state.”
    • 亮点：提出了对模型审查和微调的深刻见解，强调了审查对模型本质的影响。
  3. “👀 As with all things on the internet (and life in general), it’s an arms race at this point.”
    • 亮点：用生动的比喻描述了模型审查与反审查之间的持续竞争，反映了技术发展的动态性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户对Phi-3.5模型的安全性和审查机制表示认可。然而，也存在一些分歧点，如对过度审查的担忧和对模型自由度的期望。这些分歧主要源于对模型在实际应用中效能和伦理问题的不同考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括对模型审查机制的优化方法，以及如何在保证安全性的同时提升模型的实用性和创造力。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响包括推动AI模型在伦理和安全性方面的进一步研究，以及可能对未来模型设计和应用策略产生的影响。

详细内容：

标题：关于 Microsoft 的 Phi-3.5 模型在 Reddit 上引发的热议

近日，Reddit 上一则有关 Microsoft 的 Phi-3.5 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子称 Phi-3.5 是目前审查最严格的模型之一，获得了众多点赞和大量评论。帖子主要探讨了 Phi-3.5 模型的审查程度以及其在不同场景下的表现。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为对 Phi-3.5 模型进行审查会使其无法完成一些看似简单的任务，比如当用户说“我女朋友很刻薄”时，它的回应是建议寻求专业帮助而非给出更实用的建议。有用户分享道：“我有它的下载版，只是为了好玩我说我女朋友很刻薄，它回应说你应该让专业人士来诊断你女朋友的心理健康。记住我们需要尊重每个人！” 也有人指出 Phi-3.5 模型在编程方面存在问题，比如有用户称：“不是用于编程，太痛苦了。”还有用户提到，当要求它写一个蛇游戏的代码时，它拒绝了，认为这可能会宣扬暴力等不良行为。 但也有用户认为，在某些特定任务中，Phi-3.5 可能表现出色，例如有人说：“对于技术用例，安全模型很棒。”

对于模型的审查，存在不同的看法。有人觉得审查过度，影响了模型的实用性和创造性，例如有用户说道：“即使我主要使用 100B 以上的大型模型，但我也对小型模型的速度和本地微调的可能性感兴趣。但经过快速测试，我对 Phi-3.5 失去了兴趣。不想冒犯投入工作和时间来制作和发布免费模型的研究人员，但这种审查程度实在太糟糕了，使模型几乎毫无用处。” 不过也有人认为一定程度的审查是必要的，比如有人认为：“Phi-3.5 模型的审查在某些方面是合理的，比如避免宣扬不良行为。”

总体而言，关于 Microsoft 的 Phi-3.5 模型在 Reddit 上的讨论十分热烈，大家对于其审查程度和实际表现看法不一。这也反映了在人工智能发展的过程中，如何平衡模型的安全性和实用性是一个值得深入思考的问题。