Qwen3.5-9B Abliterated 버전 공개: 비전 지원 및 거부율 0% 달성

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

직교 투영과 LoRA 기법을 활용해 거부율을 0%로 낮춘 Qwen3.5-9B 기반의 검열 해제 멀티모달 모델이 공개되었습니다.

배경

로컬 환경에서 검열 없이 자유롭게 사용할 수 있는 멀티모달 모델을 제공하기 위해 Qwen3.5-9B 모델의 거부 메커니즘을 제거한 버전을 공유하는 글입니다.

의미 / 영향

이 모델은 로컬 LLM 사용자들이 기업의 검열 가이드라인에서 벗어나 자유로운 창작과 분석을 할 수 있는 환경을 제공합니다. 특히 비전 모델의 거부율을 0%로 낮춘 사례는 향후 멀티모달 모델의 개인화 및 최적화 연구에 중요한 참고 자료가 될 것입니다.

커뮤니티 반응

검열 없는 비전 모델의 등장에 대해 긍정적인 반응을 보이며, 특히 0%라는 거부율 수치와 Ollama 지원에 대해 높은 만족도를 나타내고 있습니다.

실용적 조언

Ollama를 사용하여 lukey03/qwen3.5-9b-abliterated-vision 모델을 즉시 실행할 수 있습니다.
응답 속도를 높이려면 프롬프트 뒤에 /no_think를 추가하여 사고 과정을 생략하세요.

언급된 도구

Ollama추천링크

로컬 LLM 실행 및 관리

섹션별 상세

거부 메커니즘 제거를 위한 2단계 접근법을 도입했습니다. 작성자는 단순히 파인튜닝을 하는 대신 직교 투영(Orthogonal Projection)과 LoRA를 결합한 2단계 방식을 사용했습니다. 이 방식을 통해 기존의 heretic 버전이 46%의 거부율을 보였던 것과 달리, 최종 모델은 0%의 거부율을 달성하며 모든 요청에 응답할 수 있게 되었습니다. 이는 모델의 안전성 가드레일을 기술적으로 우회하는 정교한 방법론을 제시합니다.

비전 기능을 포함한 멀티모달 지원이 핵심입니다. 이번 릴리스의 특징은 텍스트 전용 모델뿐만 아니라 비전(Vision) 기능을 지원하는 멀티모달 모델도 포함되었다는 점입니다. 사용자는 Ollama를 통해 이미지 분석이 가능한 검열 해제 모델을 손쉽게 실행할 수 있습니다. 로컬 LLM 커뮤니티에서 비전 모델의 검열 해제 버전은 상대적으로 드물기 때문에 많은 관심을 받고 있습니다.

추론 속도 최적화를 위한 옵션을 제공합니다. 모델 사용 시 /no_think 명령어를 추가하여 추론 과정을 생략하고 더 빠른 응답을 얻을 수 있는 옵션을 제공합니다. 이는 모델의 내부 사고 과정을 제어함으로써 사용자의 필요에 따라 속도와 추론 깊이 사이의 균형을 맞출 수 있게 해줍니다. 로컬 하드웨어 자원이 제한적인 사용자들에게 실질적인 도움이 되는 기능입니다.

실무 Takeaway

직교 투영과 LoRA를 결합한 새로운 기법으로 모델의 거부 반응을 완전히 제거했습니다.
텍스트뿐만 아니라 이미지 분석이 가능한 비전 모델도 검열 해제 버전으로 제공됩니다.
Ollama를 통해 누구나 쉽게 로컬 환경에서 해당 모델을 내려받아 실행할 수 있습니다.

언급된 리소스

문서Qwen3.5-9B-abliterated Hugging Face