原贴链接

QwQ是一个很棒的模型。但它拒答情况很严重。慧慧（Huihui）对其进行了彻底的微调。我今天一直在使用这个微调后的模型，还没有遇到拒答的情况。我问的‘政治’问题得到的答案甚至很不错。https://huggingface.co/huihui - ai/QwQ - 32B - Preview - abliterated。Mradermacher制作了GGUFs。https://huggingface.co/mradermacher/QwQ - 32B - Preview - abliterated - GGUF

讨论总结

本次讨论主要围绕QwQ模型展开，原帖提到了对QwQ模型的微调以及使用体验。评论者们各抒己见，话题涉及模型微调对智能的影响、模型回答情况、不同的使用体验、对微调意义的质疑等多方面，大家观点各异，整体讨论氛围比较热烈且富有探索性。

主要观点

  1. 👍 QwQ模型的审查性质影响使用体验。
    • 支持理由：从一些评论者的自身测试来看，审查性质使他们不愿使用该模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 微调后的模型性能得到提升。
    • 正方观点：原帖提到使用调整后的模型未遇到拒绝情况，对“政治”问题回答也不错。
    • 反方观点：有评论者认为调整后的模型会无原因输出中文，表明模型质量差；还有人认为这种微调是对受限模型的再次削弱，质量远不及从基础模型正确无审查微调后的模型。
  3. 💡 消融模型会损害模型智能。
    • 解释：有评论者将制作消融模型类比为不恰当的脑部手术，强调这种做法对模型智能有严重负面影响。
  4. 💡 微调后的模型不会像原始模型那样切换语言。
    • 解释：因为微调后是一个全新的模型，语言切换是原始模型工作方式的一部分。
  5. 💡 对QwQ模型微调的意义提出疑问。
    • 解释：有评论者认为对于抹除类模型，只有创作写作方面是有说服力的用例，科学工作和编程人员应占用户基数99%且不受微调影响，还指出这类模型在思考时浪费大量上下文，对创意工作者不利。

金句与有趣评论

  1. “😂 From my own tests, its censored nature had really turned me off from using it.”
    • 亮点：直接表明QwQ模型的审查性质对自己使用意愿的影响。
  2. “🤔 Abliterated models are typically pretty easy to make, but they really harm the model’s intelligence.”
    • 亮点：简洁地阐述了消融模型制作的容易程度和对模型智能的损害。
  3. “👀 It doesn’t do that, then it would be a complete new model.”
    • 亮点：明确指出微调后的模型与原始模型在语言切换特性上的本质区别。
  4. “😂 Lol skill issue.”
    • 亮点：以戏谑的态度看待QwQ模型的拒绝问题。
  5. “🤔 The only real world use case that was convincing to me for abliterated models was for creative work like writing.”
    • 亮点：提出了抹除类模型在现实中的一种特定用例。

情感分析

总体情感倾向比较复杂多样。一方面，有评论者对原帖提到的调整后的模型表示认可，认为性能得到提升；另一方面，也有不少负面评价，如认为微调是对模型的再次削弱、调整后的模型会无端输出中文等。主要分歧点在于对QwQ模型微调的效果评价，可能的原因是大家对模型的使用场景、需求以及对模型智能和质量的评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于QwQ模型调整后的内存需求可能会引发后续讨论，因为有评论者已经开始关注这一实际使用中的重要问题。
  • 潜在影响：如果关于QwQ模型微调效果的争议持续下去，可能会影响相关开发者对模型优化方向的决策，也可能影响用户对QwQ模型及类似模型的选择和使用。

详细内容：

标题：关于 QwQ 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于 QwQ 模型的帖子引起了广泛关注。原帖称 Huihui 对 QwQ 模型进行了未经审查的微调，作者使用后表示还未遇到拒绝回答的情况，对其“政治”问题的回答也不错，并提供了相关链接。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于模型微调效果、智能表现、适用场景等方面的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人表示原本 QwQ 模型的审查性质让人望而却步，而对于此次微调，有人担心其会降低模型的复杂性和智能程度，但也有人认为通过提示可以绕过拒绝回答的问题，很快就会有不降低模型质量的适当微调出现。
  • 有用户分享了自己使用 BigTiger 微调的 Gemma2 27B 模型的经历，认为其与原版一样智能流畅。
  • 对于微调模型，有人认为其通常会降低模型智能，也有人认为如果能使用像 miqu 这样的高质量预发布版本进行微调，可能会有更好的效果。
  • 有人发布了自己设计的用于高度可控故事写作的模型，并坚信对指令模型进行微调优于对基础模型进行微调。
  • 还有人探讨了如何通过微调解决模型语言切换的问题，以及如何限制模型的输出。

在这场讨论中，共识在于大家都关注模型微调后的性能和效果，但对于具体的改进方式和影响存在争议。一些独特的观点，如将特定模型与不同的训练方法相结合，为讨论增添了深度和多样性。

总之，关于 QwQ 模型的微调讨论展示了人们对模型优化的关注和探索，也反映了在追求更好性能过程中的挑战和不确定性。