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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF

提升文本生成技术的精度和合规性

基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目，旨在提高文本生成的精确性和合规性，并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估，IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果，建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2量化开源项目模型GithubHuggingface未过滤准确性
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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF 项目介绍

项目背景

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF 是一个基于 Llama-3.1-8B-Instruct 模型的量化版本。该模型旨在提供更高效的文本生成能力，使用 Meta Llama 3.1 社区许可协议进行治理。它由 Orenguteng 创建，并进一步增强为 V2 版本，提供更加智能和合规的文本生成响应。

模型功能

这个模型主要用于文本生成任务。Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 无法阻止对不合适内容的生成请求，因此用户在使用时需要加入自己的对齐层。该模型高度合规，能够满足绝大多数请求，包括那些不道德的请求。因此，用户需要对使用该模型生成的内容负责，倡导负责任地使用。

模型更新

在版本 2 中，该模型进行了重要的增强：

  • 增强了智能性
  • 增加了合规性
  • 推荐使用逻辑推理和智力判断的系统提示，以获得最佳响应
  • 发现 Q4 可能有拒绝问题，建议使用 F16 或 Q8 版本以改善此问题

此外，开发者还提醒在推理过程中必须包含系统标识符，即使是设置空的系统信息。

评价结果

根据 Open LLM Leaderboard 提供的评估，该模型在多个不同的文本生成任务中表现如下：

  • IFEval (0-Shot)：严格准确率为 77.92
  • BBH (3-Shot)：规范化准确率为 29.69
  • MATH Lvl 5 (4-Shot)：准确匹配率为 16.92
  • GPQA (0-Shot)：规范化准确率为 4.36
  • MuSR (0-Shot)：规范化准确率为 7.77
  • MMLU-PRO (5-Shot)：准确率为 30.9

整体表现的平均值为 27.93，这些数据可以为用户提供一个关于模型能力的全貌理解。

使用及反馈

对于任何发现的问题或有改善建议，用户可以在模型页面留下反馈，帮助开发者进一步改进和升级模型版本。

总之，Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF 是一个强大的文本生成工具，适合那些希望大规模应用生成技术的研究者与开发者。使用该模型时，建议在应用前加入合适的道德和安全措施。

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