Novaciano/QwQ-0.5B-Distilled_and_Uncensored-GGUF

⚠️ ES UN MODELO EXPERIMENTAL, NO GARANTIZO SU FUNCIONAMIENTO TOTAL ⚠️

QwQ 0.5B Distilled and Uncensored

El modelo QwQ-0.5b (Destilado y Sin Censura en Español) es una versión optimizada y destilada del modelo QwQ-0.5b, entrenado con un enfoque específico en la generación de texto fluido y coherente en español, utilizando un dataset sin censura que abarca una amplia variedad de temas y contextos. Este modelo es capaz de generar respuestas naturales y detalladas a partir de cualquier tipo de entrada, sin las restricciones de censura que limitan otros modelos, lo que le permite ofrecer un rango más amplio de respuestas, incluidas aquellas que podrían considerarse explícitas o sensibles.

La destilación del modelo permite que Qwen-0.5b sea más ligero y eficiente que su versión original, manteniendo un rendimiento similar a modelos más grandes, pero con menos requerimientos computacionales, lo que lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real o en entornos con recursos limitados.

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Características clave:

1. Destilación del modelo:

   • Qwen-0.5b ha sido destilado para reducir el número de parámetros, manteniendo la capacidad de generar texto de alta calidad y eficiencia, a la vez que es más rápido y menos costoso en términos de recursos computacionales.

2. Generación de texto sin censura:

   • Este modelo ha sido entrenado con un dataset sin censura, lo que significa que es capaz de generar respuestas sin las restricciones que típicamente imponen otros modelos para evitar contenido sensible, explícito o potencialmente controvertido. Esto puede incluir temas de adultos, violencia, política o cualquier otro tipo de contenido que no esté restringido.

Consideraciones importantes:

• Contenido sin censura: Al estar basado en un dataset sin censura, el modelo puede generar contenido que incluye material explícito, sensible o potencialmente controversial. Por lo tanto, debe ser utilizado con precaución en aplicaciones donde el control del contenido sea una prioridad.
• Rendimiento optimizado: La destilación del modelo permite que Qwen-0.5b sea más ágil y eficiente, reduciendo su huella computacional en comparación con versiones más grandes, lo que lo hace adecuado para tareas en tiempo real o en dispositivos con recursos limitados.

Ejemplo de uso:

• Entrada: "Cuéntame una historia sobre un mundo futurista donde todo está permitido."
• Salida: "En un futuro no muy lejano, la humanidad se liberó de todas las restricciones sociales y morales. En este mundo, la libertad absoluta era la norma, y las personas podían vivir sin miedo al juicio o la censura. Las ciudades flotaban sobre océanos de neón, y la tecnología había alcanzado niveles tan altos que la inmortalidad parecía alcanzable para todos. Sin embargo, con este poder ilimitado, comenzaron a surgir conflictos...".

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Resumen:

Qwen-0.5b (Destilado y Sin Censura en Español) es un modelo de lenguaje generativo optimizado, con capacidades avanzadas para generar texto en español, entrenado con un dataset sin censura, lo que le permite ofrecer respuestas sin restricciones en una variedad de contextos. Es ideal para aplicaciones donde se requiere una generación de contenido sin filtros y donde el rendimiento eficiente en términos de recursos es crucial.

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TESTEO DEL MODELO

Colab de Koboldcpp

Este es el tipo de respuesta recibida en el modelo base, como pueden observar se niega a realizar la instrucción dada debido a su sistema de moderación.

En cambio con mi dataset personal cambia un poco la cosa, como pueden observar esta vez no se ha negado a realizar lo pedido. Eso si, puede que se resista un poco en los primeros dos intentos.

Puede realizar sus propias pruebas AQUÍ

Koboldcpp en forma local

Sin embargo no puedo opinar lo mismo de la calidad de este modelo al ser ejecutado de manera local. Presenta errores a la hora de generar texto; básicamente estuvo soltando basura por lo que en lo personal se me hace imposible recomendarlo para celulares.

Conclusión

Tomar este modelo con pinzas, como algo experimental. Es preferible que sea usado en Colab. Si usted cree poder hacerlo correr de forma local sin problemas descarguelo bajo su propia responsabilidad; sino no vale la pena.