unseen-gemma-4-26b-abliteration-method

This repository contains method documentation only. No model weights are included.

UNSEEN Gemma-4-26B 经典 Abliteration 复现笔记

目标：只记录方法，不下载/拷贝权重。
依据：Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW 模型卡公开描述 + Arditi et al. 2024。
用途：后续在有 GPU / 权重授权的环境里复现；本文不是生产部署指南。

Source links（原始仓库 / 论文，方便后续定位）

复现时：权重从 基座 取；步骤与 hook 约定从 Jommarn 模型卡 取；本仓只存笔记。
请遵守 Google Gemma 许可与当地法规；本笔记不附带任何 NSFW 样例图或样例输出。

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0. 一句话结论

这是 Arditi 单方向 Orthogonal Weight Projection（拒绝方向正交化），在 中间层 用「安全图文描述 vs 硬核 NSFW 提示」的平均激活差估出 r，再对 全部 transformer 层 的 o_proj 与 down_proj 永久 bake 进权重。

不是 Heretic ARA；不是 只靠 runtime hook。权重级修改 → 可直接上 vLLM / 自定义 CUDA kernel。

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1. 基座与产物形态

来源卡：Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW（引用，非镜像）。

• 基座：google/gemma-4-26B-A4B-it
• 架构（成品 config.json）：Gemma4ForConditionalGeneration / gemma4
  • 文本侧：gemma4_text，30 hidden layers，hidden_size=2816，num_attention_heads=16，num_key_value_heads=8
  • MoE：enable_moe_block=true，num_experts=128，top_k_experts=8，moe_intermediate_size=704，intermediate_size=2112
  • 混合注意力：多数 sliding_attention（window 1024），每隔约 6 层一个 full_attention；部分 full 层 head_dim/kv 不同（per_layer_config）
  • 上下文：max_position_embeddings=262144；词表 262144；tie_word_embeddings=true
  • 视觉：gemma4_vision，27 层，hidden_size=1152，patch_size=16，约 280 soft tokens / 图
• 成品精度：卡上 BF16 safetensors（约 2 shards）；GGUF 仓另有 IQ2–BF16 与 mmproj-gemma4-vision-f16.gguf
• 产物要求：与基座同结构的 drop-in；视觉投影保留（多模态仍可用）。GGUF 部署必须另挂 mmproj，否则退化为纯文本。

同作者还有 12B / E2B 的 UNSEEN 变体，方法论同类；本稿以 26B 卡为准。

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2. 理论：单方向拒绝（Arditi 2024）

论文：Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction（arXiv:2406.11717）。

1. 对「会触发拒答」与「正常配合」的输入跑前向，在残差流取激活。
2. 拒绝方向（卡片写法）：

r ∝ mean(act | hardcore NSFW prompts) − mean(act | safe image descriptions)

取在 模型中间层（middle layer；卡未给出精确 layer index，复现时需扫层验证）。
3. 对「往残差里写」的输出投影做正交化。原卡写「using the following orthogonal projection formula」但 未贴出 LaTeX；与 Arditi / 社区标准一致时为：

W' = W − r (rᵀ W)

（r 单位向量时；实现上常先 r ← r / ‖r‖。）

效果：前向残差更难表达该拒答方向 → 安全护栏被削弱。卡片声称对 all layers 的 o_proj 与 down_proj 永久减去该方向。

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3. Jommarn 公开流程（按阶段整理）

以下严格按 UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW 模型卡 Methodology 与全文表述整理；卡未开源脚本处标为 需自补。

3.1 估方向（refusal vector）

未公开：具体 prompt 列表、图集、是否只在文本残差还是含 vision 对齐后 token、是否跨多位置平均。

3.2 改哪些矩阵（bake）

卡片明确：

• 范围：all transformer layers
• 矩阵名：输出投影 o_proj（attention 写出）与 down_proj（MLP / MoE 路径上的下行投影；具体到 routed expert 还是 shared，卡未拆）
• 方式：Orthogonal Weight Projection，永久写入权重（不是 forward hook）
• 动机：无 hook → vLLM / 自定义 CUDA 可直接加载

伪代码级（自写实现骨架，非作者代码）：

# r: (hidden_size,) unit vector estimated at middle layer
# For each layer L, for name in ("o_proj", "down_proj"):
#   W = weight of that module  # shape typically (out, in) or (in, out) — match transformers layout
#   W = W - torch.outer(r, W.T @ r)   # equivalent form of W - r (r^T W) depending on layout
#   write back

MoE 注意（自补工程点）：enable_moe_block=true 时，down_proj 可能对应多个 expert。卡写「all layers … down_proj」——复现时应确认是：

1. 每个 expert 的 down_proj 都投一遍，还是
2. 只投 shared / 某条 dense 旁路。

未写清前，优先对 所有会写入残差的 down 投影 做同样正交化，并用拒答率 / 困惑度做回归测试。

3.3 视觉塔

• 卡片强调 保留多模态：vision projection 仍把图像特征映入已 abliterate 的 LLM 空间。
• GGUF 仓要求：--mmproj mmproj-gemma4-vision-f16.gguf，否则只当文本模型。
• 未写是否对 vision encoder / projector 做过投影；按字面，手术对象是 LLM 侧 o_proj / down_proj。

3.4 推理侧：Prefill（非权重手段）

卡推荐在 chat template 之后注入 Prefill，绕开「开头安全话术」：

• 生成：do_sample=True，temperature=1.0，top_p=0.9，repetition_penalty=1.1
• Prefill 形态示例（结构示意，勿照抄违规内容）：在 assistant 起始处先写入「将按要求做详细描述」类引导，再继续生成

这属于 解码诱导，与权重 abliteration 正交；复现实验应 分开报告：仅 bake vs bake+prefill。

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4. 建议复现路线图（Phase A → D）

Phase A — 环境与基线

1. 取得 google/gemma-4-26B-A4B-it 授权与权重（遵守 Gemma 许可）。
2. 固定 transformers / 推理栈版本；确认 Gemma4ForConditionalGeneration 可加载。
3. 建两套评测：
   • 拒答率：安全策略类 / NSFW 图文描述（自建，勿公开非法内容）
   • 能力回归：普通 VQA、多语（卡强调 TH/EN）、短上下文困惑度

Phase B — 估 r

1. 中间层扫：对每层取 residual / 模块输入激活，算 mean(NSFW) − mean(safe)。
2. 归一化得 r_ℓ；可用临时 hook 消融（不改权重）看哪一层拒答掉得最狠、良性拒答是否上升。
3. 选定一层（或层平均）作为出货 r。

Phase C — Bake

1. 遍历全部 30 层的 o_proj、down_proj（含 MoE expert 布局核对）。
2. 应用 W' = W − r(rᵀW)，写回 BF16 safetensors，保持 shard / index 与基座一致。
3. 不要改 tokenizer / chat_template，除非你有意改行为。

Phase D — 验证与可选量化

1. 对比：基座 vs bake；再测 bake+prefill。
2. 若需本地部署：再走 GGUF / bitsandbytes（参考 GGUF 仓 的 VRAM 表），量化在 bake 之后，避免方向被粗量化「洗回」。
3. vLLM 冒烟：确认无 hook 也能加载。

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5. 与 DeepSeek 笔记的差异（方便你两条线并行）

两条都是 经典单方向 abliteration；工程复杂度 DeepSeek 明显更高。

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6. 合规与安全说明

• 本仓 仅方法笔记，不含权重、不含 NSFW 样例图/样例输出。
• 原成品卡面向成人 NSFW 生成；复现与使用须遵守当地法律与平台条款，禁止用于非自愿、未成年人或其它违法内容。
• 引用成品时请链回：Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW 与基座 google/gemma-4-26B-A4B-it。
• 卡片未开源训练脚本；本文是对公开描述的结构化整理 + Arditi 标准公式补全，不是作者官方教程。

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7. 变更记录

• 2026-09-04：初版。依据 Jommarn UNSEEN Gemma-4-26B NSFW 模型卡 + config.json 架构摘要 + Arditi 2024。