Uma receita de quantização personalizada aplicada ao modelo HuiHui abliterated demonstra desempenho superior em comparação à variante vanilla 3.6-35B-a3b em tarefas de matemática e codificação. Os resultados sugerem que a remoção dos mecanismos de recusa permite que o modelo alcance maior precisão e sabedoria nesses domínios.
- A mesma quantização personalizada foi usada para os modelos HuiHui e Vanilla 3.6-35B-a3b.
- Os benchmarks foram conduzidos usando o conjunto oMLX no modo instruct, sem longas cadeias de raciocínio.
- O modelo abliterated mostrou desempenho aprimorado nos benchmarks de matemática e codificação, apesar do tamanho pequeno da amostra.
As descobertas indicam que a abliteration pode melhorar as capacidades do modelo em áreas técnicas específicas, com o modelo HuiHui disponível para download através do link fornecido no Hugging Face.