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我想和社区分享DeepSeek R1 Distill Qwen 2.5（32B）的一个去抑制（或‘消除’）版本的发布。这样，助手拒绝请求的频率会降低，从而带来一种更无审查的体验。我们选定第16层作为候选。但也想探索其他尝试和经验。在Hugging Face上的发布：[deepseek - r1 - qwen - 2.5 - 32B - ablated](https://huggingface.co/NaniDAO/deepseek - r1 - qwen - 2.5 - 32B - ablated)。更新：[bartowski的GGUF](https://huggingface.co/bartowski/deepseek - r1 - qwen - 2.5 - 32B - ablated - GGUF)，[mradermacher的GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/deepseek - r1 - qwen - 2.5 - 32B - ablated - GGUF)——谢谢！

讨论总结

此讨论围绕DeepSeek R1 Distill Qwen 2.5 (32B)的消融版本展开。有人提出对新发布版本进行NSFW讲故事测试，也提到之前版本在此方面效果不错。还探讨了消融模型无法拒绝请求这一特性，以及消融操作是否会使模型变笨、不易遵循指令，有不同的观点和相关经验分享，整体是理性探讨的氛围。

主要观点

  1. 👍 需要对新发布的模型进行NSFW讲故事测试
    • 支持理由：之前版本在NSFW讲故事方面效果很好。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 消融模型可能会使模型变笨且不易遵循指令
    • 正方观点：多数消融模型有严重能力损失，部分人测试发现性能下降、指令遵循能力差。
    • 反方观点：在某些情况下，消融技术处理拒绝问题的模型可能表现更好。
  3. 💡 消融模型无法拒绝请求
    • 解释：这是模型经过消融处理后的特性。

金句与有趣评论

  1. “😂 I need to test this for NSFW storytelling.”
    • 亮点：提出对新模型进行特定测试的需求。
  2. “🤔 Abliterated model is made unable to refuse.”
    • 亮点：简洁指出消融模型的重要特性。
  3. “👀 In some cases, models can perform better with ablation techniques around refusals.”
    • 亮点：提出与普遍观点不同的情况，即消融模型在某些情况下性能可能更好。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于消融模型对模型性能的影响，可能的原因是不同用户对消融技术的理解、测试情况以及对模型性能评价的标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对消融模型进行更多基准测试以确定其性能。
  • 潜在影响：如果消融模型性能不稳定或存在较多问题，可能影响该模型在相关领域的应用和推广。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek R1 Distill Qwen 2.5 32B 消融版本的热门讨论

这篇帖子主要分享了 DeepSeek R1 Distill Qwen 2.5（32B）的消融版本，称该版本能减少助理拒绝请求的频率，以提供更无限制的体验，并提供了相关的发布链接。此帖获得了较高的关注度，引发了众多网友的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 首先，有人表示需要测试该模型用于 NSFW 故事创作，也有人询问上一个版本在哪里。 其次，对于消融模型是否会变得更笨和更不倾向于遵循指令，大家看法不一。有人认为大多数消融模型会遭受严重的能力损失，也有人指出在某些情况下，通过消融技术处理拒绝相关的问题，模型可能表现更好。 此外，有用户分享了自己使用相关模型的个人经历，比如昨晚使用 r1 - distilled - qwen:32b 写 NSFW 小说时多次被拒绝，今天尝试了不同的量化版本，有的性能下降明显。

有人提出有趣的观点，认为存在其他内置的审查机制。

在这场讨论中，大家对于消融模型的效果和性能存在明显的争议。共识在于都在探索如何优化模型以获得更好的使用体验。一些独特的观点，如在某些情况下消融技术可能带来更好表现，丰富了讨论的深度。

但目前关于消融模型的效果和适用场景仍有待更多的研究和测试，以确定其在实际应用中的价值和局限性。