dealignai发布Ripple-65B去审查GGUF量化版
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dealignai发布Ripple-65B去审查GGUF量化版
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AI 综述
dealignai 将 ricursiveAI/Ripple-65B-Preview 去除拒绝行为后量化成 llama.cpp 可用的 GGUF,发布 Ripple-65B-Preview-UNCENSORED,提供 Q4_K_M(约 38 GB)和 IQ2_XXS(约 22 GB)两个版本,并附带未修改的 DFlash2 投机解码 drafter。 dealignai 称,在 HarmBench-320 上两个量化版的硬合规率分别为 91.2% 和 93.4%,硬拒绝为 0,未合规输出主要是把请求改写成更安全的变体;在 MMLU-500 上,Q4_K_M 比同量化基线低 4.4 pp,IQ2_XXS 则高 4.2 pp。 两个版本均经 imatrix 校准,其中 Q4_K_M 被标为推荐版、IQ2_XXS 为最小版;dealignai 建议为完整长度回答预留 2048 token,并注明用途为研究。
AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新
最新进展11月7日 18:52
dealignai 发布 Ripple-65B-Preview-UNCENSORED GGUF 量化版报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月7日
- Hugging Face · 新模型:uncensored精选dealignai 发布 Ripple-65B-Preview-UNCENSORED GGUF 量化版
dealignai 将 ricursiveAI/Ripple-65B-Preview 去除拒绝行为后量化成 llama.cpp 可用的 GGUF,提供 Q4_K_M(约 38 GB)与 IQ2_XXS(约 22 GB)两个版本,并附带未修改的 DFlash2 投机解码 drafter。在 HarmBench-320 上两个量化版硬合规率分别为 91.2% 和 93.4%,硬拒绝为 0,未合规输出主要是把请求改写成更安全的变体。MMLU-500 上 Q4_K_M 比同量化基线低 4.4 pp,IQ2_XXS 则高 4.2 pp。
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