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我想要向社区分享Llama 3.3（70B）指令版的一个删减版本。这样助手拒绝请求的频率会降低。我们将第10层作为候选。但也想要探索其他尝试和经验。在hf（Hugging Face）上的发布：Llama - 3.3 - 70B - Instruct - ablated。

讨论总结

这个讨论主要是关于Llama 3.3 (70B) instruct ablated版本。有人觉得这个版本的发布很有趣且提供了实验模型，同时也探讨了该版本与其他版本的差异、模型能力、去审查化等问题，在关于模型是否变笨、是否正确、是否需要对比结果等方面存在不同观点，整体讨论氛围比较客观，大家积极分享看法和疑问。

主要观点

  1. 👍 注意到Llama 3.3 (70B) instruct的ablated版本发布并感觉有趣
    • 支持理由：为研究提供新的模型，不常见的ablated方法
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对Ablated模型是否会变笨或者难以遵循指令存在疑问
    • 正方观点：如果模型初始设计不那么敏感，就不需要“去审查化”操作，变笨可能是更多产生幻觉或尝试能力外之事的表象
    • 反方观点：质疑相关术语的等同性，对模型变笨或者难以遵循指令这种说法并不完全肯定
  3. 💡 消融可能损害其他方面，可以尝试将消融版本与基础版本合并
    • 支持理由：为了在保持去审查效果的同时恢复被损害的部分
    • 反对声音：无
  4. 💡 存在合理的“去审查化”使用场景，但不应是通用型
    • 解释：有特殊需求场景下可以使用，但不能作为通用模型
  5. 💡 对Llama 3.3 (70B) instruct的ablated版本做法的正确性表示怀疑
    • 解释：另一篇帖子的评论区对相关结论不认可，原发布者有自我推销的嫌疑

金句与有趣评论

  1. “😂 [x54675788：That being said, we wouldn’t need this shit if they didn’t code it to be such a pussy with any request that could be slightly politically incorrect]”
    • 亮点：表达直白且幽默地阐述对模型初始设计敏感问题的看法
  2. “🤔 [noneabove1182：i’m not positive that it’s valid to say it’s dumber or less likely to follow instructions, but it would likely harm it in the sense that it will hallucinate more and attempt to do things it straight up is incapable of doing, so it’ll definitely appear to be dumber, but it’s possible that it’s just because it’s willing to try things it doesn’t know]”
    • 亮点：深入且全面地分析模型是否变笨或难以遵循指令的问题
  3. “👀 [newdoria88：由于近期所有的“升级”都只是用新的“深度思考”方法进行微调，如果有人能找出所使用的数据集，在没有审查制度的情况下复制这种性能会很容易。]”
    • 亮点：提出关于性能复制的独特见解

情感分析

[总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于对Llama 3.3 (70B) instruct ablated版本的评价，包括模型能力、是否正确等方面。原因是大家从不同的角度如技术、使用场景等来考量这个版本]

趋势与预测

  • 新兴话题：[将消融版本与基础版本合并的尝试以及性能复制相关话题可能会引发后续讨论]
  • 潜在影响：[对Llama模型的发展方向、使用方式以及人们对去审查化模型的看法可能产生影响]

详细内容：

标题：关于 Llama 3.3 70B instruct 消融版本的热门讨论

近日，Reddit 上出现了一则有关 Llama 3.3 70B instruct 消融版本的分享，引起了众多网友的关注。该帖子介绍了这个版本的发布，并提供了相关链接，如在 hf 上的Llama-3.3-70B-Instruct-ablated。此帖获得了较高的关注度，评论数众多，引发了广泛的讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人分享了一些 GGUF 量化的链接，并表示这种消融方法不常见，能有新模型进行实验很不错。有用户称部分模型已部署到开发环境用于各种用例。还有人询问此模型与其他模型的区别，以及如何选择适合自己硬件配置的模型。 对于消融模型是否会变笨或更难遵循指令，观点不一。有人认为可能会，有人则认为通过恰当提示可以解决，且认为有“解审查”的合理用例。也有人提到用于角色扮演时未审查的模型效果很好，还有人质疑这种方法是否正确。有人正在研究将消融与基础模型合并以恢复受损区域的建议。

有用户分享道：“作为一名在相关领域工作的人员，我亲身经历了不同模型在实际应用中的表现。在 2024 年，我曾依赖‘abliterated’模型进行写作工作，但后来转向了其他模型。这次新的消融版本，我准备测试一下 Q5 量化。”

在讨论中，存在一定的共识，例如认为这种消融方法不常见，希望能看到更多实际效果的对比。同时，也有一些独特的观点，比如有人从自我推广的角度看待某些负面评价。

总的来说，关于 Llama 3.3 70B instruct 消融版本的讨论十分热烈，大家在各抒己见的同时，也期待看到更多关于其性能和应用的实际证据。