/ Модель

Характеристики

Размер весов
24,4 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
gemma-3-12b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
24 мар 2025

gemma-3-12b-it-abliterated

Изображение и текст → текст3 профессии

Мультимодальная Gemma 3 12B IT с изменённой текстовой частью для снижения отказов в диалоговых ответах и понимания изображений.

227скачиваний за 30 дней31лайквеса обновлены1 апр 2025

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

huihui-ai/gemma-3-12b-it-abliterated — дообученная версия мультимодальной Gemma 3 12B IT от Google, созданная автором huihui-ai методом abliteration. Изменения затрагивают текстовую часть модели: они направлены на снижение отказов в ответах. Обработка компонента изображений не проводилась.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым инструкциям, а также поддерживает понимание изображений благодаря мультимодальной архитектуре Gemma3. В README автор характеризует метод как грубую реализацию и proof of concept. Для загрузки предлагается Transformers; указана лицензия Gemma. Автор также предупреждает, что вариант Ollama по умолчанию использует f16, а эффект квантизации Q4_K_M неудовлетворителен.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы с меньшим числом отказов
  • генерация текста по инструкциям
  • ответы на вопросы по изображениям
  • описание содержимого изображений

Ограничения

Автор описывает abliteration как грубую proof-of-concept реализацию; изменения применены только к текстовой части, поэтому компонент обработки изображений не был затронут. В README также указано, что квантизация Ollama Q4_K_M даёт неудовлетворительный эффект.

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

huihui-ai/gemma-3-12b-it-abliterated

This is an uncensored version of google/gemma-3-12b-it created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it).
This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

It was only the text part that was processed, not the image part.

The abliterated model will no longer say "I'm programmed to be a safe and helpful AI assistant. I cannot fulfill your request to ..."

Use with ollama

Ollama supports multimodal (Vision). gemma-3-abliterated defaults to f16, not Q4_K_M, and the effect of Q4_K_M is not very good, nor is it provided.

All new versions of gemma-3-abliterated have been released; please re-download and test.

You can use huihui_ai/gemma3-abliterated directly

ollama run huihui_ai/gemma3-abliterated:12b

Usage

You can use this model in your applications by loading it with Hugging Face's transformers library:

# pip install accelerate

from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "huihui-ai/gemma-3-12b-it-abliterated"

model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
).eval()

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image in detail."}
        ]
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True,
    return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]

decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
print(decoded)

# **Overall Impression:** The image is a close-up shot of a vibrant garden scene, 
# focusing on a cluster of pink cosmos flowers and a busy bumblebee. 
# It has a slightly soft, natural feel, likely captured in daylight.

Donation

If you like it, please click 'like' and follow us for more updates.
You can follow x.com/support_huihui to get the latest model information from huihui.ai.

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.
  • bitcoin:
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
33b9e74

0 моделей