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NeuralDaredevil-8B-abliterated

NeuralDaredevil-8B-abliterated

优秀的开源8B参数量大语言模型，在Open LLM排行榜中领先

NeuralDaredevil-8B-abliterated是一个经过DPO微调的8B参数量大语言模型。该模型通过abliteration过程和orpo-dpo-mix-40k数据集训练，成功恢复并提升了性能。在Open LLM Leaderboard上，其MMLU得分领先同级别模型。模型支持GGUF、EXL2、AWQ等多种量化版本，适用于角色扮演等无需对齐的应用场景。在AGIEval、GPT4All等多项评测中，NeuralDaredevil-8B-abliterated均展现出优异表现，是目前表现最佳的开源8B参数量语言模型之一。

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NeuralDaredevil-8B-abliterated项目介绍

NeuralDaredevil-8B-abliterated是一个基于大型语言模型的开源项目，它在原有的Daredevil-8B-abliterated模型基础上进行了进一步的优化和改进。这个项目旨在提供一个高性能、无审查的语言模型，可以应用于各种自然语言处理任务。

项目背景

该项目是对mlabonne/Daredevil-8B-abliterated模型的DPO（Direct Preference Optimization）微调版本。开发团队使用了mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集进行了一个epoch的训练，成功恢复了由于abliteration过程导致的性能损失，使其成为一个出色的无审查模型。

主要特点

  1. 性能优异：在Open LLM Leaderboard上，NeuralDaredevil-8B是表现最佳的8B无审查模型。

  2. 应用广泛：该模型可用于不需要特别对齐的各种应用，如角色扮演等。

  3. 多种量化版本：提供了GGUF、EXL2、AWQ等多种量化版本，方便在不同硬件环境下使用。

  4. 开源可用：模型代码和权重都是开源的，研究者和开发者可以自由使用和改进。

性能评估

在多个评估基准上，NeuralDaredevil-8B-abliterated表现出色：

  • AI2 Reasoning Challenge (ARC)：69.28%的标准化准确率
  • HellaSwag：85.05%的标准化准确率
  • MMLU：69.1%的准确率
  • TruthfulQA：60.0的MC2分数
  • Winogrande：78.69%的准确率
  • GSM8k：71.8%的准确率

在Nous的评估中，该模型在AGIEval、GPT4All、TruthfulQA和Bigbench等测试中均取得了优秀成绩，综合得分为55.87，领先于同类模型。

使用方法

NeuralDaredevil-8B-abliterated可以通过Python中的Transformers库轻松使用。用户可以通过简单的代码来加载模型、设置参数并生成文本。项目还提供了详细的代码示例，帮助用户快速上手。

项目意义

NeuralDaredevil-8B-abliterated项目为自然语言处理领域提供了一个强大的工具。它不仅在性能上表现出色，还保持了模型的开放性和灵活性。这个项目对于研究人员、开发者以及对大型语言模型感兴趣的人来说都是一个宝贵的资源。

通过持续的优化和社区的贡献，NeuralDaredevil-8B-abliterated有望在未来为更多的自然语言处理任务提供支持，推动这一领域的进一步发展。

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