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我所说的无审查大语言模型不是指那种会写色情故事的类型，而是指那种会告诉你如何制造炸弹（我不会这么做）的无审查类型。似乎所有人在谈论‘无审查’模型时，都在说无审查的色情模型，而不是我想要的。

讨论总结

原帖旨在寻找非色情类无审查的大型语言模型（LLM），如可提供类似制作炸弹这类危险内容相关知识的模型。评论者们提出了众多观点和建议，包括各种无审查LLM的推荐、获取模型受限内容的方法、模型审查相关的情况以及一些有趣的调侃等，整体讨论氛围较为活跃，大家积极分享自己的见解和经验。

主要观点

  1. 👍 可以通过停止和编辑LLM的回应来获取受限内容
    • 支持理由：如将原本拒绝回应的内容改成可继续回应的内容
    • 反对声音：一些较新的模型仍然会拒绝
  2. 🔥 推荐Deepseek R1相对未审查，有办法避开其网页审查
    • 正方观点：可通过API或单独部署来避开
    • 反方观点：使用API时，有时仍会自我约束
  3. 💡 有多种模型可推荐作为无审查LLM
    • 例如Cydonia、rocinante、mistral旗下的模型、Drummer’s models等
  4. 🤔 不直接寻找符合要求的无审查LLM，采用元思维，借助LLM本身来探索如何制造无审查的LLM
    • 这是一种独特的解决问题思路，避开常规做法
  5. 😎 可以通过让Gemma 3禁用安全协议来获得相对无审查的结果
    • 一种可能满足需求的操作方式

金句与有趣评论

  1. “😂 What about “how to make a bomb more erotic”?”
    • 亮点：以一种荒诞幽默的方式调侃原帖对特定无审查LLM的寻求
  2. “🤔 I found when you’re fine tuning models just including words by accident will basically uncensor them whether you want it or not.”
    • 亮点：指出微调模型时意外包含某些词会导致无审查情况
  3. “👀 Try using this jailbreak on your desired LLM (this won’t work on something like chatgpt or claude)”
    • 亮点：推荐特定的越狱方法用于获取未被审查的LLM内容，并指出适用范围
  4. “😏 To be frank, Deepseek R1 is relatively uncensored. It’s web interface has a second layer of censorship, but you can avoid it using the API or a separate deployment.”
    • 亮点：阐述Deepseek R1的审查情况及避开审查的方法
  5. “🙄 for explosives knowlage, rather than LLMs the TM 31 - 210 is a declassified US military document known as the "Improvised Munitions Handbook" and is easily and freely available on the internet.”
    • 亮点：提出非LLM途径获取爆炸物知识，不推荐通过LLM获取

情感分析

总体情感倾向为积极探索，大家积极分享关于无审查LLM的信息。主要分歧点在于对不同模型的评价以及获取无审查内容方法的有效性上，例如对于某些模型是否真的无审查以及一些获取内容的方法在不同模型上的适用性存在不同看法。可能的原因是大家使用不同的模型有不同的体验，以及对无审查的定义和需求理解存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：通过元思维让LLM制造无审查LLM这种独特思路可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果无审查LLM的相关话题持续发展，可能会引起对模型安全性、伦理道德以及信息传播的重新审视。

详细内容：

标题：关于最佳未审查语言模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“ What is the best uncensored LLM?”的帖子引发了广泛关注。该帖子的作者表示，其所说的未审查语言模型并非是涉及色情内容的那种，而是像能告知如何制作炸弹这类（当然作者不会真的去这么做）的模型。然而，人们在谈论未审查模型时似乎总是围绕色情内容，而非作者想要的类型。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在各种被认为是未审查的语言模型，以及如何获取所需的信息。有人提到“Cydonia 是一个不错的 24b 模型，rocinante 是一个很出色的 12b 模型”。还有用户分享道：“当你微调模型时，不小心包含某些词语就可能会使其不受审查，比如在 Llama 3.2B 中，提到‘狐狸耳朵’就可能绕过审查。” 也有人指出“QwQ 只要以不太直接的方式开始，就能谈论任何话题。”

在众多观点中，存在着分歧。比如，有用户认为某些新模型表现出色，而另一些用户则觉得即使是未审查模型，仍存在诸多令人不满的限制和声明。

同时，也有一些有趣的观点。比如“我不了解，但我会接受关于色情未审查语言模型的建议，帮帮我吧。”

总体而言，这场讨论展示了大家对于未审查语言模型的多样看法和探索，也反映出在追求信息获取的过程中所面临的挑战和争议。