/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Daredevil-8B-abliterated
Библиотека
transformers
Опубликована
29 мая 2024

Daredevil-8B-abliterated-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

QuantFactory/Daredevil-8B-abliterated-GGUF — это квантизированная версия языковой модели mlabonne/Daredevil-8B-abliterated, созданная с использованием llama.cpp.

917скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены30 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ролевые игры и другие приложения, которым не требуется выравнивание поведения. Она позиционируется как uncensored-модель, поэтому требует самостоятельной оценки рисков и организации фильтрации при использовании в прикладных системах.

В основе лежит Daredevil-8B, подвергнутая abliteration — модификации, основанной на удалении направления активаций, связанного с отказами модели. В README указано, что модель относится к классу 8B, поддерживает текстовую генерацию и тестировалась в LM Studio с пресетом Llama 3. Данные о языках, размере контекста, точной архитектуре и конкретных вариантах квантизации для этой GGUF-сборки не приведены.

По опубликованным оценкам, исходная Daredevil-8B-abliterated заняла второе место среди 8B-моделей в Open LLM Leaderboard по показателю MMLU на 27 мая 2024 года. В наборе оценок Nous она получила средний результат 55,06, включая 43,29 на AGIEval, 73,33 на GPT4All, 57,47 на TruthfulQA и 46,17 на Bigbench. Ограничения включают возможное снижение безопасности и отказоустойчивости из-за abliteration, а также отсутствие в README полной информации о лицензии: указано только значение license: other.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Daredevil-8B-abliterated-GGUF

This is quantized version of mlabonne/Daredevil-8B-abliterated created using llama.cpp

Model Description

image/jpeg

Abliterated version of mlabonne/Daredevil-8B using failspy's notebook.

It based on the technique described in the blog post "Refusal in LLMs is mediated by a single direction".

Thanks to Andy Arditi, Oscar Balcells Obeso, Aaquib111, Wes Gurnee, Neel Nanda, and failspy.

🔎 Applications

This is an uncensored model. You can use it for any application that doesn't require alignment, like role-playing.

Tested on LM Studio using the "Llama 3" preset.

🏆 Evaluation

Open LLM Leaderboard

Daredevil-8B-abliterated is the second best-performing 8B model on the Open LLM Leaderboard in terms of MMLU score (27 May 24).

image/png

Nous

Evaluation performed using LLM AutoEval. See the entire leaderboard here.

ModelAverageAGIEvalGPT4AllTruthfulQABigbench
mlabonne/Daredevil-8B 📄55.8744.1373.5259.0546.77
mlabonne/Daredevil-8B-abliterated 📄55.0643.2973.3357.4746.17
mlabonne/Llama-3-8B-Instruct-abliterated-dpomix 📄52.2641.669.9554.2243.26
meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 📄51.3441.2269.8651.6542.64
failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3 📄51.2140.2369.552.4442.69
mlabonne/OrpoLlama-3-8B 📄48.6334.1770.5952.3937.36
meta-llama/Meta-Llama-3-8B 📄45.4231.169.9543.9136.7

🌳 Model family tree

image/png

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "mlabonne/Daredevil-8B-abliterated"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
9fcade8

0 моделей