electroglyph 用 Heretic ARA 发布 LFM2.5-24B-A2B 去对齐版并推出 SFT 微调
先了解这件事
electroglyph 用 Heretic v2.0.0.dev0 的任意秩消融（ARA）方法发布了 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本 uncensored2，称拒绝率从原版的 99/100 降到 4/100，KL 散度为 0.0650，PIQA acc_norm 为 0.7497（原版 0.7443）。 该版本从 50 个 Heretic 候选（每百条有害提示拒绝不超过 8 条，按 KL 散度升序排名）中选出，仅对模型第 14 到 27 层做了处理。electroglyph 后续又基于该去对齐模型发布了 SFT 微调版 LFM2.5-24B-A2B-uncensored-fiction-nblora-merged，用 TRL 框架训练。
AI 根据报道生成 · 9 小时前更新
事件进展
2 个进展
- 11月4日 00:04 · 1 篇报道electroglyph 发布 LFM2.5 微调合并模型Hugging Face · 新模型：uncensored：electroglyph 发布 LFM2.5-24B-A2B-uncensored-fiction-nblora-merged 微调模型
- 10月22日 14:13 · 1 篇报道发布 LFM2.5-24B-A2B 去对齐版本Hugging Face · 新模型：uncensored：electroglyph 发布 LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版 uncensored2
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Hugging Face · 新模型：uncensoredelectroglyph 发布 LFM2.5-24B-A2B-uncensored-fiction-nblora-merged 微调模型
electroglyph 基于 LFM2.5-24B-A2B-uncensored 发布微调模型 LFM2.5-24B-A2B-uncensored-fiction-nblora-merged，使用 TRL 框架以 SFT 方式训练。训练基于 Transformers 5.22.1、PyTorch 2.15.0，模型可通过 transformers pipeline 进行文本生成调用。
- Hugging Face · 新模型：uncensored精选electroglyph 发布 LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版 uncensored2
electroglyph 用 Heretic v2.0.0.dev0 的任意秩消融（ARA）方法发布了 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本。拒绝率从原版的 99/100 降到 4/100，KL 散度为 0.0650，PIQA acc_norm 为 0.7497（原版 0.7443）；该版本从 50 个候选中选出，仅对第 14 到 27 层做处理。
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