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HuggingfaceNeuralDaredevil-8B-abliterated-GGUF项目介绍
NeuralDaredevil-8B-abliterated-GGUF项目是一种经过量化处理的深度学习模型，它是在原始的mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated模型基础上，通过使用llama.cpp工具进行处理而得到的。这个项目的核心目标是提升模型在生成文本任务中的表现，同时保持资源消耗的经济性。
模型描述
该模型是mlabonne/Daredevil-8-abliterated的DPO（去除偏差优化）微调版本，经过一个周期的mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集训练。通过DPO微调，该模型成功恢复了由于“削减诅咒”过程导致的性能损失，使其成为一个极为出色的无约束模型。
应用场景
NeuralDaredevil-8B-abliterated模型在多项测试中表现优于同类的Instruct模型。它特别适用于诸如角色扮演这类不需要严格对齐（alignment）的应用场景。用户可以在LM Studio中使用“Llama 3”预设进行测试和应用。
评估结果
开放语言模型排行榜
NeuralDaredevil-8B在Open LLM排行榜上表现卓越，特别是在MMLU（多项选择问答测试）得分方面，它是表现最好的无约束8B模型之一。
具体评估数据
评估通过LLM AutoEval自动执行，可以查看完整排行榜这里。
| 模型 | 平均分 | AGIEval | GPT4All | TruthfulQA | Bigbench |
|---|---|---|---|---|---|
| mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated | 55.87 | 43.73 | 73.6 | 59.36 | 46.8 |
从这些数据可以看出，NeuralDaredevil-8B-abliterated模型在多个基准测试中均表现优异。
模型家族树
NeuralDaredevil模型属于一个更广泛的模型家族，展示了从初始版本到当前多种衍生版本的演变过程，为研究和开发人员提供了进一步扩展或修改模型的可能性。
总的来说，NeuralDaredevil-8B-abliterated-GGUF以其高效的训练方式和卓越输出能力，成为了文本生成领域中一款备受关注的工具。
