让模型畅所欲言不再Say No丨专访Dolphin开源模型作者Eric Hartford(开源模拟火车如何编辑车辆)

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畅所欲言不再Say No丨专访Dolphin开源模型作者Eric Hartford

关键字:模型,数据,用户,系统,角色

文章来源:大数据文摘

内容字数:15830字

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采访:李梦佳“对不起,作为语言模型,我无法帮助你。”这是一段模型发出的常见回答,也是Eric Hartford 最初想要训练一个未经审查模型(uncensored model)的灵感来源。通过删除数据集中包含“对不起”“作为一个大语言模型”等词的交互案例,他尝试训练模型不要再拒绝回答。

Eric认为模型创建者不应将个人价值观内嵌于AI引擎之中,“在模型部署为应用程序之前,正确的做法是将其构建为不可知论,不关心边界和准则,因为你永远不知道谁将部署该系统且他们的价值观是什么。”

未经审查模型的训练思路是使用与训练其他模型完全相同的数据集,并在模型表达拒绝时随时过滤掉。由此,这类模型能够针对用户此前遭到大模型拒绝的问题或请求提供答案。Eric认为,未经审查模型在执法审查、制药和医疗等领域都有合法的应用场景。

如今,Eric开发的Dolphin模型可以围绕用户设定的场景化问题进行逐步推理和生成,上月下载量为9万次;另一个模型Samantha作为一个关心用户情感的AI,总下载量已达40万次。Eric计划将Dolphin迭代为一个绝对服从系统prompt的智能体,而S

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作者简介:普及数据思维,传播数据文化

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