原贴链接

“abliterated”模型的奇怪副作用之一似乎是它从模型输出的所有内容中移除了拒绝，包括任何虚构角色的思想和行为。

在角色通常会感到不安、愤怒或反抗的情况下，abliterated模型似乎让他们以一种奇怪的更积极和顺从的方式做出反应和行为。

还有人注意到这一点吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕“abliterated”模型对虚构角色行为和情绪的影响展开。发帖者指出，这种模型不仅影响其自身的行为和响应方式，还影响其生成的虚构角色的思维和响应方式。具体来说，模型似乎消除了角色在正常情况下会表现出的拒绝、愤怒或反抗情绪，使角色以一种奇怪的更积极和顺从的方式反应。评论者们对此现象进行了多角度的讨论，包括模型的可操控性、审查机制、以及模型在不同领域的应用前景。总体而言，讨论呈现出一种技术探讨与实际应用相结合的氛围。

主要观点

1. 👍 “abliterated”模型影响虚构角色的思维和响应方式

   • 支持理由：模型消除了角色在正常情况下可能表现出的拒绝、愤怒或反抗情绪，使他们的反应和行为变得更加积极和顺从。
   • 反对声音：有评论者质疑这种现象是否会导致行为和反应的平均化。

2. 🔥 模型在角色扮演中的表现

   • 正方观点：模型在角色扮演中表现出异常的积极和顺从，增加了角色扮演的趣味性。
   • 反方观点：有评论者指出模型在角色扮演中存在审查机制，导致角色行为和反应的异常。

3. 💡 模型的可操控性

   • 解释：评论者通过实验验证了模型的可操控性，即使使用系统提示要求模型拒绝一切，模型仍然能够拒绝无害的请求。

4. 💡 模型在医疗保健领域的应用

   • 解释：有评论者认为这种模型更适合作为工作工具，特别是在需要模型始终服从的医疗保健领域。

5. 💡 模型微调的影响

   • 解释：不同模型在微调过程中的表现差异显著，例如Gemma 2 9b模型因其“杀人倾向”而被作者停止使用，但在扮演反派角色时表现出色。

金句与有趣评论

1. “😂 Freonr2：Regression to the mean?”

   • 亮点：评论者通过简短的疑问，质疑模型是否会导致行为和反应的平均化。

2. “🤔 Thomas-Lore：Show a comparison of the same model, same prompt, temprature 0. Otherwise it is just hallucination on your part. :)”

   • 亮点：评论者要求提供具体的对比数据，以验证原帖中的观察结果，显示出对数据严谨性的重视。

3. “👀 ThenExtension9196：Yes. If you change its behavior its outputs will also be changed.”

   • 亮点：评论者简洁地指出了模型行为改变对其输出内容的影响。

4. “😂 DMAcademyThrowaway4：me every time after the lobotomy”

   • 亮点：评论者通过幽默的比喻，形象地描述了“abliterated”模型对角色情绪的改变。

5. “🤔 Red_Redditor_Reddit：For example, if I ask it how I can [delete] my boss, it will tell me how I can \"[delete]\" my boss by giving really boring presentations.”

   • 亮点：评论者通过具体的例子，展示了模型在角色扮演中对用户意图的误解。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术探讨和实际应用的讨论上。虽然有部分评论者对“abliterated”模型的影响提出了质疑，但大多数评论者对这种现象表示理解，并认为这是模型设计的一部分。主要分歧点在于模型在角色扮演和实际应用中的表现，以及模型是否会导致行为和反应的平均化。

趋势与预测

• 新兴话题：模型在医疗保健领域的应用前景可能会引发更多讨论。
• 潜在影响：随着“abliterated”模型的进一步发展，其在不同领域的应用可能会更加广泛，特别是在需要高度服从性的工作环境中。

详细内容：

标题：关于“abliteration”模型的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于“abliteration”模型的帖子引起了大家的广泛关注。该帖子指出，“abliteration”模型不仅影响其行为和响应方式，还影响虚构角色的思考和反应。此帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在该模型消除了输出中的拒绝，使得虚构角色在本应表现出负面情绪时，反而以更积极和顺从的方式反应。有人提出这一现象很有道理，有人则通过实验发现，即使给模型设置拒绝一切的系统提示，它仍会拒绝无害请求，表明模型具有可控性。还有人认为这种模型更适合作为工作工具。

有人分享道：“我在医疗保健领域工作，需要一个始终服从的模型，无论什么情况。”

也有人表示，“abliterated”模型仍存在审查机制，但有时表现得像误解了用户。比如询问如何“删除”老板，它会给出通过做无聊的报告来“删除”的回答。

对于“abliteration”模型这一概念，有人给出解释：“这是一种改变模型以减少拒绝的方法，主要是为了消除模型的审查。”还有人提供了相关资源链接[https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration]。

有人认为，这取决于模型的改造程度。不同的模型在“abliteration”后的表现各异，有的表现出色，有的则存在问题。比如 llama 3 和 llama 3.1 很难微调，而 qwen2 即便原始状态也能发挥作用，更容易训练。

讨论中的共识在于，“abliteration”模型确实改变了模型的某些特性和输出。但对于其具体的应用效果和价值，大家仍存在争议。

总体而言，Reddit 上关于“abliteration”模型的讨论展现了其复杂性和多样性，为我们更深入了解这一模型提供了丰富的视角。