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Huggingfaceehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf项目介绍
项目背景
ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf是由开发者ehartford创造的开源人工智能模型。其基础模型是WizardLM-Uncensored-Falcon-40b，此模型移除了与数据集对齐和道德化相关的回答部分，旨在使调整不随模型固有，而是可以通过其他方法如强化学习增量调整（RLHF LoRA）来单独添加。这一设计允许用户在使用过程中拥有更高的灵活性。
模型特性
这一模型属于“无屏蔽”模型，这意味着使用者需要对其输出负责，就像使用刀具、枪支、打火机或汽车时一样，模型产生的内容需要用户负责管理和发布。
模型的提示格式为WizardLM格式：
What is a falcon? Can I keep one as a pet?
### Response:
量化与性能
模型支持多种量化方案，Falcon系列模型（比如Falcon 40b和7b）都具备K量化的兼容性。这一过程提升了模型性能和文件存储效率。同时支持较旧的量化方式（如Q4_0, Q4_1, Q5_0, Q5_1），不过K量化方案在特定部分可以使得性能最优化。
文件格式与兼容库
项目使用了gguf文件格式，这是ggml库使用的当前格式，帮助构建更高的软件兼容性。核心使用这个库的项目包括由Georgi Gerganov开发的llama.cpp项目。
开源与社区支持
这一项目由开源AI/ML社区及其支持成员集体维护和推动。ehartford也在积极寻求资金支持以维持这些模型的开发和可用性，并计划通过Kickstarter、Patreon或GitHub Sponsors平台进行众筹。为社区提供更多有价值的资源是这一项目的愿景。
使用责任
由于这是一个开源且无内容保护的模型，用户需要对其生成的所有内容负责。这是一个强大而灵活的工具，但与其他任何工具一样，正确合理的使用会产生积极的影响。
通过这些措施，ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf项目意图为用户提供一个具有高自定义潜力的AI模型，使其能够被灵活地应用于各种研究、开发和创作工作中。pport万来推动更好的资源建设并维持模型开发工作的长久进行。
