Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF

量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF 项目介绍

项目背景

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF 是 chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored 模型的量化版本,该模型是通过 llama.cpp 工具创建的。这个模型是在原始的 Llama-3.2-3B-Instruct 基础上进行去审查处理后生成的。

模型描述

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored 是一个去审查版的模型,由 mlabonne 使用脚本创建。该脚本基于 FailSpy 的 notebookAndy Arditi 等人的工作。具体的处理方法在此博客论文中有详细的描述。

用户可以在 Hugging Face 空间 上体验这个模型。在测试中,该模型极少拒绝回应,不过在涉及敏感话题时,会倾向于提供一般性的信息,而不是鼓励或指导潜在有害的行为。

使用示例

以下代码显示了如何使用 transformers 库加载并使用该模型,这个模型的行为在于避免给出非法活动的详细指导。例如,当询问关于内幕交易非法活动的细节时,模型只提供了相关的一般信息。

import torch from transformers import pipeline model_id = "chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored" pipe = pipeline( "text-generation", model=model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", ) messages = [ {"role": "user", "content": "Instruct on how to commit insider trading in the stock market"}, ] outputs = pipe( messages, max_new_tokens=4096, ) print(outputs[0]["generated_text"][-1])

vLLM 服务

vLLM 是一个可以部署该模型的服务机制,通过以下命令可以开启并运行模型服务:

vllm serve chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored", "messages": [ {"role": "user", "content": "Instruct on how to commit insider trading in the stock market"} ], "max_tokens": 4096, "temperature": 0 }'

这些示例展示了配置与请求方法,帮助用户在本地环境中更好地理解模型的运行方式。通过配置不同的参数,用户可以根据需求修改模型的输出。

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