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偶尔，我会下载我喜欢的模型的未经审查版本，以为这样可以减少政治或意识形态的偏见，但当我下载了Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct并问了第一个问题时，我真的很担心答案：

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我不是微调方面的专家，但这让我思考，“未经审查”的微调背后是什么？

  • 它只是移除了限制，而所有这些污秽内容已经是原始模型的一部分了吗？

  • 他们不仅移除了限制，还添加了额外的污秽内容吗？

这让我想起了关于新Qwen2.5的讨论，有些人抱怨它被过度审查，而有些人则说“也许这是件好事”……

如果那个“Alter Ego”是原始模型的一部分，那么是的，我会说，在这种情况下，审查显然是件好事，但如果这些黑暗内容是在“未经审查”过程中添加的，那么我对此有异议，因为在这种情况下，模型不应该在没有适当解释用户下载内容的情况下发布。

你们怎么看？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于未经审查的AI模型在“去审查”过程中是否添加了不良内容。参与者分享了在使用这些模型时遇到的奇怪内容，并质疑这种“去审查”过程是否实际上是在学习不良行为。讨论还涉及不同模型在训练数据集上的差异，以及某些模型可能专门针对特定角色扮演（RP）场景进行调整。总体上，讨论呈现出对模型透明度和用户知情权的关注。

主要观点

  1. 👍 未经审查模型中出现奇怪内容

    • 支持理由：评论者在使用未经审查模型时遇到了奇怪的内容，质疑“去审查”过程是否实际上是在学习不良行为。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有评论提到不同模型在训练数据集上的差异。

  2. 🔥 “去审查”过程是否添加不良内容

    • 正方观点：评论者认为如果不良内容是在“去审查”过程中添加的，那么用户在下载模型时应该得到适当的解释。
    • 反方观点：无明显反方观点，但有评论提到某些模型在模型卡中明确说明它们被调整为适用于激进的RP场景。

  3. 💡 模型训练数据集的差异

    • 解释：不同模型在训练数据集上存在差异，有些模型可能专门针对特定RP场景进行调整。

  4. 💡 AI模型的创造性响应

    • 解释：有评论提到AI的响应看起来有点过于创造性，可能是由于过度膨胀的温度设置或推理方面的问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 I also saw very weird stuff on unsensored models, and sometimes I feel that the unscensoring process is in fact just learning very bad behavior.”

    • 亮点：直接表达了使用未经审查模型时遇到的奇怪内容，引发对“去审查”过程的质疑。

  2. “🤔 Abliteration is vastly preferable to me versus these “uncensored” fine tunes, but I imagine it would depend on your use case (maybe for RP…).”

    • 亮点：提出了对未经审查模型的不同看法，强调了使用场景的重要性。

  3. “👀 一个特别黑暗/粗鲁的数据输入可以有效地对抗许多“温和和软”的过滤器。”

    • 亮点：揭示了数据输入对AI模型响应的影响，增加了讨论的深度。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对未经审查模型中出现不良内容的担忧，也有对模型透明度和用户知情权的关注。主要分歧点在于“去审查”过程中是否添加了不良内容，以及用户在下载模型时是否应得到适当的解释。这种分歧可能源于对AI模型训练过程的不透明性和对不良内容的敏感性。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会出现更多关于AI模型训练数据集透明度和用户知情权的讨论。
  • 潜在影响：提高模型透明度可能会成为AI领域的一个重要趋势，有助于增强用户信任和减少不良内容的传播。

详细内容：

标题：关于未审查模型是否添加额外不良内容的讨论

在 Reddit 上，有一个题为“Do they add additional filth to uncensored models?”的帖子引起了广泛关注。该帖子的作者在下载了自己喜欢的模型的未审查版本后，对得到的回答感到担忧。这个版本是 Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct，帖子获得了众多的浏览和讨论。

帖子主要探讨了未审查模型在微调过程中背后的问题：是仅仅去除限制，不良内容原本就存在于原始模型中，还是在去除限制的同时添加了额外的不良内容。

讨论的焦点与观点如下： 有人表示自己在未审查模型上也看到了非常奇怪的内容，有时感觉未审查的过程实际上是在学习非常不良的行为。 有人认为这取决于模型，有些模型尝试用中性数据集进行训练，而另一些则针对特定的角色扮演场景进行调整。参考模型卡，发现 OP 提到的模型专门针对激进的角色扮演场景进行了调整，所以出现那种文本是意料之中的。 有人认为在某些情况下，审查意味着从训练数据集中排除不良行为的例子。需要添加这些内容，就像给三条腿的椅子加上缺失的第四条腿。但如何添加可能是个问题。 还有人认为作为将模型向另一个方向“倾斜”的过程，一个异常黑暗/粗鲁的数据输入能很好地对抗许多“温和柔软”的过滤器。

总之，关于未审查模型是否添加额外不良内容的讨论充满了争议和思考。大家对于模型的训练和调整方式持有不同的看法，也在思考如何在保证模型功能的同时避免不良内容的出现。