ดอลฟิน-2.9-ลามะ-3-8b: ลามะ 3 ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์อยู่ที่นี่

โมเดล Dolphin Llama 3 ซึ่งเป็นตัวแปรที่ไร้การเซ็นเซอร์ของโมเดล Llama 3 ที่พัฒนาโดย Meta AI ได้กลายเป็นการส่งสัญญาณที่สำคัญในวิวัฒนาการของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) โมเดลนี้ได้ถูกปรับแต่งเพื่อสร้างเนื้อหาที่ถูกเซ็นเซอร์น้อยลง ขยายขอบเขตของการสร้างข้อความและกระตุ้นการอภิปรายเกี่ยวกับความสมดุลระหว่างเสรีภาพในการแสดงออกและการใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบ

คุณสมบัติหลักของ Dolphin Llama 3 70B:

• มีพลังและความยืดหยุ่นมากกว่าโมเดล jailbroken Llama-3.1-8B-Instruct
• ประสบการณ์ LLM ที่ไร้การเซ็นเซอร์
• สามารถใช้งานได้ที่ Anakin.AI! เพียงแค่ไปที่ https://app.anakin.ai/ แล้วคลิกที่ตัวเลือก "Chats" ที่แผงด้านซ้าย

และเลือกตัวเลือก Dolphin Llama 3.1 8B Instruct เพื่อมีการสนทนาที่ไม่มีการจำกัดกับ LLMs ออนไลน์!

Dolphin-2.9-Llama-3-8b ถูกฝึกมาได้อย่างไร

Dolphin Llama 3 สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมของโมเดล Llama 3 ดั้งเดิม ซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ใช้โครงข่ายแบบทรานสฟอร์มเมอร์ที่มีพารามิเตอร์ 7.5 พันล้านตัว โมเดลนี้ใช้สถาปัตยกรรมเฉพาะตัวของดีโคเดอร์ ซึ่งคล้ายกับ GPT-3 และได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงหน้าเว็บ, หนังสือ, และบทความ

กระบวนการปรับแต่งสำหรับ Dolphin Llama 3 รวมถึงการฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลที่คัดสรรมาอย่างดี ซึ่งรวมถึงเนื้อหาที่ถูกเซ็นเซอร์น้อยลง ชุดข้อมูลนี้ถูกจัดทำขึ้นจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น โพสต์ในโซเชียลมีเดีย, การอภิปรายในฟอรัม, และแพลตฟอร์มเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น ส่วนประกอบและขนาดที่แน่นอนของชุดข้อมูลที่ใช้ในการปรับแต่งยังไม่ได้รับการเปิดเผย เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของโมเดล

ต้องการรู้วิธีการปรับแต่งโมเดล Llama 3 ด้วยตนเอง? อ่านบทความของเราเพื่อค้นหาคำตอบ!

benchmarks ของ Dolphin-2.9-Llama-3-8b

Dolphin-2.9-Llama-3-8b ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในหลากหลายงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในการทดสอบ SuperGLUE ซึ่งประเมินโมเดลในงานการเข้าใจภาษา ที่มีความหลากหลาย Dolphin Llama 3 ทำคะแนนเฉลี่ยได้ 89.2 ซึ่งสูงกว่าค่ามาตรฐานของมนุษย์ที่ 89.0

ในด้านการสร้างข้อความ Dolphin Llama 3 ได้แสดงความสามารถที่โดดเด่น โมเดลนี้สามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องและมีบริบทจากการกระตุ้นที่กำหนด แม้ว่าการกระตุ้นนั้นจะมีหัวข้อที่อาจละเอียดอ่อนหรือมีความขัดแย้ง ความสามารถนี้ในการสร้างเนื้อหาที่ถูกเซ็นเซอร์น้อยลงทำให้ Dolphin Llama 3 แตกต่างจากโมเดลอื่นที่มีการจำกัดมากกว่า

นี่คือตาราง Benchmark สำหรับโมเดล Dolphin-2.9-Llama-3-8b:

โมเดล Dolphin-2.9-Llama-3-8b แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในหลายการประเมินผล รวมถึงการเข้าใจภาษาหลายงาน (MMLU), การให้เหตุผลทั่วไป (HellaSwag, PIQA), และการตอบคำถาม (ARC, OpenBookQA)

ในการรัน Dolphin-2.9-Llama-3-8b ในเครื่องของคุณ คุณสามารถใช้ไฟล์โมเดลในรูปแบบ GGML ที่มีอยู่ใน Hugging Face repository ไฟล์ GGML จะช่วยให้การคาดการณ์ด้วย CPU และ GPU เป็นไปได้โดยใช้เครื่องมืออย่าง llama.cpp และไลบรารีและ UI ที่เข้ากันได้

วิธีการรัน Dolphin-2.9-Llama-3-8b ในเครื่อง

นี่คือขั้นตอนการรัน Dolphin-2.9-Llama-3-8b ในเครื่อง:

ขั้นตอนที่ 1. ติดตั้ง llama.cpp หรือไลบรารี/UI ที่เข้ากันได้ที่สนับสนุนรูปแบบ GGML เช่น KoboldCpp, LoLLMS Web UI, LM Studio, text-generation-webui, ctransformers, หรือ llama-cpp-python

ขั้นตอนที่ 2. ดาวน์โหลดไฟล์โมเดล GGML สำหรับ Dolphin-2.9-Llama-3-8b จาก Hugging Face repository มีตัวเลือกการควอนตัยซ์ที่หลากหลาย เช่น โมเดลแบบ 4-bit (q4_1, q4_K_M, q4_K_S) และ 5-bit (q5_0, q5_1, q5_K_M)

ขั้นตอนที่ 3. ตั้งค่าไลบรารี/UI ที่เลือก และกำหนดค่าให้ใช้ไฟล์โมเดล GGML ที่ดาวน์โหลดมา

ขั้นตอนที่ 4. รันโมเดลในเครื่องโดยใช้ส่วนติดต่อหรือ API ของไลบรารี/UI คุณสามารถให้การกระตุ้นและสร้างข้อความตามความสามารถของโมเดล

ตัวอย่างเช่น โดยใช้ llama.cpp คุณสามารถโหลดโมเดลและสร้างข้อความด้วยโค้ดต่อไปนี้:

llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Dolphin-Llama-13B-GGUF", model_file="dolphin-llama-13b.Q4_K_M.gguf", model_type="llama", gpu_layers=50)
print(llm("AI is going to"))

alternativ, คุณสามารถใช้ Ollama เพื่อรัน Dolphin-2.9-Llama-3-8b ในเครื่องด้วยโค้ด 1 บรรทัด:

ollama run dolphin-llama3

Dolphin-2.9-Llama-3-8b: คุณสามารถทำอะไรได้บ้างกับ Llama 3 ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์

Dolphin Llama 3 มีศักยภาพในการปฏิวัตติหลายโดเมน รวมถึงการเขียนอย่างสร้างสรรค์, การสร้างเนื้อหา, และผู้ช่วยเสมือน ความสามารถของโมเดลในการสร้างเนื้อหาที่ถูกเซ็นเซอร์น้อยลงเปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับ AI ที่เป็นธรรมชาติและแสดงออกมากขึ้น

• ในด้าน การเขียนเชิงสร้างสรรค์, Dolphin Llama 3 สามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่มีพลังสำหรับนักเขียนและนักเขียนบทภาพยนตร์ ช่วยให้พวกเขาสร้างพล็อตเรื่อง บทสนทนา และคำบรรยายตัวละครที่หลากหลายและน่าสนใจ ธรรมชาติที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ของโมเดลทำให้สามารถสร้างเนื้อหาที่แท้จริงและสมจริงมากขึ้น
• สำหรับ การสร้างเนื้อหา, Dolphin Llama 3 สามารถใช้ในการผลิตบทความ, โพสต์บล็อก, และเนื้อหาโซเชียลมีเดีย ที่สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมาย ความสามารถของโมเดลในการเข้าใจและสร้างเนื้อหาที่ถูกเซ็นเซอร์น้อยลงช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหาที่เข้าถึงและมีผลกระทบมากขึ้น
• ในอาณาจักรของ ผู้ช่วยเสมือน, Dolphin Llama 3 สามารถเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้โดยการให้คำตอบที่เป็นธรรมชาติและมีบริบทมากขึ้น โดยการสร้างเนื้อหาที่ถูกเซ็นเซอร์น้อยลง โมเดลสามารถมีการสนทนาที่แท้จริงและคล้ายมนุษย์มากขึ้น ทำให้ความพึงพอใจและการเข้าใช้ของผู้ใช้เพิ่มขึ้น
• นอกจากนี้ ยังมีการวิจัยเพื่อพัฒนากลไกการตรวจสอบและกรองที่ล้ำสมัยมากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าจะมีการใช้งานโมเดลอย่างรับผิดชอบ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องในการตรวจจับและติดธงเนื้อหาที่อาจเป็นอันตรายโดยอัตโนมัติ ช่วยให้มีการแทรกแซงและปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์

บทสรุป

Dolphin Llama 3 เป็นการพัฒนาครั้งสำคัญในด้านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ มอบวิธีการสร้างข้อความที่มีการเซ็นเซอร์น้อยลง แม้ว่าธรรมชาติที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ของโมเดลจะสร้างข้อกังวลทางจริยธรรม แต่ผู้พัฒนาก็ได้ดำเนินการติดตั้งระบบความปลอดภัยและแนวทางปฏิบัติเพื่อให้แน่ใจในการใช้งานอย่างรับผิดชอบ

ด้วยประสิทธิภาพที่น่าประทับและแอปพลิเคชันในหลายโดเมน Dolphin Llama 3 คาดว่าจะสามารถกำหนดอนาคตของการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และ AI ขณะที่การวิจัยและการพัฒนายังคงดำเนินต่อไป ความสำคัญคือการหาสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมและการจัดการกับผลกระทบทางจริยธรรมของโมเดลภาษาไร้การเซ็นเซอร์

เมื่อเราเดินทางเข้ามาในแนวใหม่ของเนื้อหาที่สร้างโดย AI การมีส่วนร่วมในอภิปรายที่เปิดเผยและโปร่งใสเกี่ยวกับบทบาทของโมเดลภาษในสังคมเป็นสิ่งสำคัญ โดยการทำงานร่วมกันนักวิจัย ผู้พัฒนา และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถใช้พลังของโมเดลอย่าง Dolphin Llama 3 เพื่อสร้างระบบ AI ที่ครอบคลุม มีการแสดงออก และมีความรับผิดชอบมากขึ้น