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Eric Hartford
Eric Hartford
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指南比较无审查大型语言模型开发方法：Abliteration vs. Fine-tuning
本指南比较了创建无审查大型语言模型（LLM）的方法，重点关注abliteration（擦除）、无拒绝微调和可控策略。Abliteration直接修改模型权重，而微调则在去除对齐信号的数据上重新训练模型。可控策略模型依赖系统提示来控制行为，但这可能在长对话中导致性能下降。文章根据成本、VRAM需求和潜在的附带损害评估了这些方法，并为不同的用例提供了一个模型短名单。
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Triton 的 Mac 支持正在开发中，拓宽优化选项
Triton 对 macOS 的支持正在开发中，并且已共享 Triton 扩展存储库的拉取请求。将 Triton 集成到目前在 Apple Silicon 上由 MLX/llama.cpp 主导的开发环境中，可以极大地拓宽本地 GPU/Metal 内核开发和优化的选项。
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Lazarus AI发布ReAligned-Qwen3.5模型；Unsloth更新Studio UI
Lazarus AI和Eric Hartford发布了ReAligned-Qwen3.5系列模型，该系列模型经过微调以减少意识形态偏见和审查。这些模型可在Apache 2.0许可下使用，并包含从0.8B到35B参数的各种尺寸。Unsloth还更新了其Studio UI和UX，重点关注聊天和训练功能，包括可折叠侧边栏以及删除和搜索对话的功能。