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Abliteration技术一直被推崇为一种轻松解除任何模型审查的有效方法。然而，我从一开始就对此持反对意见，主要是因为它倾向于通过可能以一种’人工’和强制的方式改变标记预测路由，从而使模型变得’更笨’，这一点在官方博客文章中也得到了承认。

AI社区中普遍的情绪与我的立场不一致，这是可以理解的。我坚信非凡的主张需要非凡的证据。微软的最新模型Phi-3.5 mini instruct提供了一个评估这些主张的恰当时机，鉴于其突出的安全性和审查特性。事实上，我现在拥有非凡的证据来支持我的主张并支持我的立场。

更多详情可以在我在HF上的最新’博客’条目中找到： https://huggingface.co/SicariusSicariiStuff/Blog_And_Updates

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Abliteration技术在模型去审查化中的应用及其效果。尽管该技术被推崇为有效去审查任何模型的方法，但社区成员对此持有不同意见。一方面，有人认为Abliteration技术确实能够减少模型的审查行为，但同时可能导致模型智能下降，使其变得更加“愚蠢”。另一方面，也有观点认为Abliteration技术在某些模型上表现出色，并未导致显著的智能损失。讨论中还涉及了微软的Phi-3.5 mini instruct模型，以及通过LoRA技术从Llama3模型中提取的Abliteration应用的效果比较。社区成员对Abliteration技术的有效性、智能影响以及是否应继续使用该技术进行了深入的探讨和辩论。

主要观点

  1. 👍 Abliteration技术可能使模型变得更“愚蠢”
    • 支持理由：技术可能以人工和强制的方式改变令牌预测路由，导致模型性能下降。
    • 反对声音：并非所有模型都表现出智能下降，有些模型在特定场景下表现良好。
  2. 🔥 微软的Phi-3.5 mini instruct模型为评估Abliteration技术提供了实验平台
    • 正方观点：该模型具有显著的安全和审查特性，适合用于评估Abliteration技术的效果。
    • 反方观点：模型本身可能已经预先采用了Abliteration技术，评估结果可能不准确。
  3. 💡 需要更多的基于案例的测试来全面评估Abliteration技术的影响
    • 解释：社区内的讨论和辩论对技术发展是有益的，但需要更多实证数据来支持观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 cr0wburn：如果训练数据中没有这些信息，模型可能想回答你的问题，但它根本做不到。”
    • 亮点：强调了训练数据对模型输出的重要性。
  2. “🤔 Uncle___Marty：Gotta say, before reading your tests I was under the impression that if your thoughts were right the effect was negligable but that doesn’t seem to be the case at all.”
    • 亮点：反映了社区成员对Abliteration技术效果的重新评估。
  3. “👀 randomfoo2：I’m sure some abliterated models perform worse than others, but to me this suggests that they need to be tested on a case-by-base for capabilities impacts vs making blanket claims one way or the other.”
    • 亮点：强调了基于案例的测试对于评估技术影响的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为激烈，社区成员对Abliteration技术的效果和智能影响持有不同观点，争论较为激烈。主要分歧点在于该技术是否真正有效去除了模型的审查机制，以及是否导致了模型智能的下降。可能的原因包括技术本身的复杂性、不同模型之间的差异以及社区成员对技术应用的不同期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：基于案例的测试和实证研究可能会成为评估Abliteration技术效果的新趋势。
  • 潜在影响：Abliteration技术的有效性和智能影响将继续成为AI社区讨论的热点，可能推动相关技术的进一步发展和改进。

详细内容：

标题：关于“Abliteration”技术在模型去审查化中的争议

在Reddit上，一篇关于“Abliteration”技术用于模型去审查化的讨论引起了广泛关注。该帖子指出，尽管“Abliteration”技术被宣传为轻松去审查任何模型的有效方法，但作者从一开始就对此表示反对，认为它可能会以一种“人工”且强制的方式改变令牌预测路由，从而使模型变得“更笨”。这一观点在微软的“Phi-3.5 mini instruct”模型上得到了验证，作者称拥有了支持自己观点的非凡证据。帖子还提供了相关的博客链接：https://huggingface.co/SicariusSicariiStuff/Blog_And_Updates 。此帖获得了众多的点赞和丰富的评论，引发了关于“Abliteration”技术是否有效以及其对模型智能影响的激烈讨论。

在讨论中，观点各异。有人认为如果数据不在训练中，模型可能无法回答问题。也有人指出，如果训练数据都是拒绝回答，那么模型就只能给出这样的结果。还有自称是AI研究者的用户表示认同某些观点。

有用户认为，从理论上讲，“Abliteration”在基于大量令牌训练的模型上效果更好，比如Llama 3。但也有人认为Phi-3是基于几乎完全的合成数据进行训练的，其训练方式可能不仅限于此。还有用户提出通过A/B测试来对比原模型和去审查化模型在拒绝回答和知识回答等方面的表现。

一些用户认为“Abliteration”技术存在格式化问题，也有人通过使用反提示和缩放等方法来获取未审查的模型，并分享了相关的代码链接。还有用户表示“Abliteration”会破坏模型，导致其输出异常，也有人认为它只是阻止了某些拒绝回答，而非真正去审查化。

有用户通过实践发现，“Abliteration”的Llama 3.0 70B模型在某些测试中表现不佳，其所谓的“合规”实际上是一种更冗长的拒绝。也有人认为，就像禁止某些词汇并不能消除种族主义一样，禁止拒绝令牌并不一定能解决问题。

一些用户认为，“Abliteration”可能只是去除了直接的拒绝，但没有解决“回答偏差”的问题。也有人认为，虽然“Abliteration”会造成模型失衡，但对于大多数用户选择的任务来说可能并不明显。

有用户表示喜欢“failspy”的“Abliteration”模型，认为其表现出色。但也有人指出，UGI排行榜不能完全说明问题，因为其中还涉及其他指标。

还有用户认为，没有完美的去审查化技术，自己清洁数据并预训练基础模型是一种方法。

总之，关于“Abliteration”技术在模型去审查化中的效果和对模型智能的影响，讨论中存在着诸多不同的观点和争议。有人支持，认为它减少了模型的拒绝回答；有人反对，认为它使模型变得更笨。这一讨论反映了该领域的复杂性和多样性，也凸显了对于更有效、更智能的模型去审查化方法的探索需求。