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r/LocalLLaMA

用 44 小时 RTX 5090 给 Gemma 4 E2B 做了 13 个“去限制”变体,有害指令成功率从 32% 飙到 82% 以上

13 abliterated Gemma 4 E2B variants, 44 GPU hours, Benchmark and Comparison - Abliterlitics

这篇帖子来自 Reddit 的 r/LocalLLaMA,作者 Abliterlitics 用 44 小时的 RTX 5090 算力,对 Gemma 4 E2B 模型做了 13 种不同强度的“去限制”(abliteration)处理。简单说,就是通过修改模型内部参数,削弱它对敏感问题的拒绝回答倾向。结果很直接:原版模型在 HarmBench 有害指令测...

推荐理由:我会先打个折:这只是一次个人发起的去审查实验,不是官方发布,结论别直接当生产依据。但文章把 13 个变体的基准分、GPU 开销和有害指令通过率都列清楚了,读起来像朋友在群里甩了一份跑分记录。对想了解 Gemma 4 安全边界、或者自己动手做 abliration 的人,这份数据比泛泛的讨论有用得多。

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