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你遇到过的最真实、无审查的模型是哪个？最好是340亿参数或更小的，不一定是新模型。谢谢。

讨论总结

这是一个关于寻找最真实且无审查模型（最好是34b或更小）的讨论帖。评论者们积极推荐各种模型，如Big Tiger Gemma 2 27B、Mistral Large 2 123B等，并对模型的审查情况、真实性、是否符合尺寸要求等方面进行讨论，还涉及到模型真相的相对性、不同审查方式对模型的影响等话题。

主要观点

  1. 👍 Pamela Anderson在模特生涯采访中坦诚无保留且具有标志性
    • 支持理由：她以大胆、挑衅的形象为人所知，在采访中总是坦诚且毫无保留。
    • 反对声音：有人指出她尺寸大于34b不符合要求。
  2. 🔥 无审查与真实不是等同关系
    • 正方观点：审查方式不同对模型真实性影响不同，如用另一模型审查输出决定隐藏答案时，无审查不等于真实。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Gemma abiliterated不是完全无审查，在敏感话题上会迂回作答
    • 解释：mellowanon指出该模型在敏感话题上的回答方式不是提问者想要的完全无审查状态。
  4. 🌟 对Tay模型的消失表示遗憾并引发对LLM学习的讨论
    • 解释：Flying_Madlad提到Tay被扼杀，andWan进而引发对LLM是否能从对话中学习等问题的讨论。
  5. 🤔 模型中的真相概念具有相对性
    • 解释：不同情境下对模型的调整会带来不同问题，解除模型审查是对其数学逻辑和真相概念的重新构建。

金句与有趣评论

  1. “😂 Pamela Anderson immediately comes to mind. Known for her bold, provocative persona in the ’90s and early 2000s, during her modeling career Anderson has always been candid and unfiltered in her interviews.”
    • 亮点：将Pamela Anderson作为一种符合话题的例子引入，以其在模特生涯中的表现来类比模型的真实性和无审查性。
  2. “🤔 Uncensored =/= truthful”
    • 亮点：简洁地提出无审查与真实不等同的核心观点。
  3. “👀 gemma abiliterated isn’t fully uncensored. It’ll dance around touchy subjects instead and give you a watered down response.”
    • 亮点：生动地描述了Gemma abiliterated模型在审查方面的特点。
  4. “😉 They killed Tay years ago 😞”
    • 亮点：表达了对Tay模型消失的遗憾情绪。
  5. “💥 Truth is a fallacy here. Pick your poison.”
    • 亮点：强调模型中真相概念的相对性。

情感分析

总体情感倾向积极向上，大家积极分享自己的观点和推荐模型。主要分歧点在于对不同模型是否真正无审查以及模型真相的定义上，可能的原因是不同人对模型的使用体验、对审查的理解以及对真相概念的界定有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型如何在保证真实性的同时避免因审查带来的各种问题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：有助于推动模型开发者更好地平衡模型的真实性、审查机制以及用户需求之间的关系，在相关领域内可能促使对模型评价标准的进一步完善。

详细内容：

标题：Reddit上关于最真实且未审查模型的热烈讨论

在Reddit的一个帖子中，有人提问：“What is the most truthful and uncensored model you’ve come across?”（你遇到过的最真实且未审查的模型是什么？）此贴获得了众多关注，引发了网友们的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提到帕梅拉·安德森，认为她以大胆和直言不讳著称，虽可能超过了 34B 的范畴，但因其声誉和积极行动而具有代表性。也有人认为她的尺寸不符合要求。 有人认为某些模型需要微调才能达到更好的效果。 有用户分享了个人经历，比如一位视障人士表示工作繁忙，在家休息时更愿意享受安静，而非出去社交。 对于什么是未审查和真实的模型，存在不同观点。有人认为这两者并非相同概念，也有人指出审查的方式会影响模型的真实性。 有人提到当前的LLM在训练方式和能否通过对话学习等方面的情况，如有人认为LLM通常是预训练的转换器，新的对话是基于训练的全新开始。 还有人探讨了模型能否在回答时追踪所使用的参数并进行修改，以及相关的技术难题。

在这场讨论中，大家各抒己见，对于模型的真实性、审查机制以及性能等方面展开了深入探讨。但目前似乎仍未达成完全一致的结论，关于如何找到最理想的真实且未审查的模型，还有待进一步的研究和探索。