Top 10 LLMs Sin Censura Que Puedes Probar Ahora

Introducción a los LLMs Sin Censura

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se han convertido en una piedra angular de la inteligencia artificial moderna, permitiendo que las máquinas entiendan y generen texto similar al humano. Mientras que muchos LLMs vienen con filtros de contenido para prevenir la generación de contenido dañino o inapropiado, hay un creciente interés en los LLMs sin censura. Estos modelos operan sin tales restricciones, ofreciendo mayor flexibilidad y cumplimiento, pero también planteando importantes desafíos éticos. Este artículo explora los cinco principales LLMs sin censura disponibles hoy en día, con un análisis detallado del modelo Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b y cómo ejecutarlo usando Ollama.

Características Clave de Dolphin Llama 3 70B:

• Más poderoso y flexible que el modelo Llama-3.1-8B-Instruct bloqueado
• Experiencia de LLM sin censura
• ¡Disponible en Anakin.AI! Simplemente visita https://app.anakin.ai/, haz clic en la opción "Chats" en el panel izquierdo.

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1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: El Mejor LLM Sin Censura en General

Los Modelos Llama 3 han demostrado ser fiables y producir resultados asombrosos que desafían a OpenAI. Entonces, ¿por qué no usar la versión sin censura de Llama 3?

Un gran modelo sin censura que aprovecha la arquitectura Llama 3. Los aspectos destacados incluyen:

• 70 mil millones de parámetros para un alto rendimiento en una amplia gama de tareas, permitiendo capacidades complejas de razonamiento y generación
• Longitud de contexto extendida para manejar entradas más largas y mantener la coherencia, adecuada para tareas que requieren análisis de documentos extensos
• Capacidades de razonamiento y conocimiento mejoradas en comparación con modelos más pequeños, acercándose potencialmente al rendimiento a nivel humano en ciertos dominios
• Entrenado utilizando ajuste fino de peso completo con longitud de secuencia de 4K, permitiendo un procesamiento eficiente de secuencias de texto más largas
• Incorpora habilidades iniciales de agenticidad y admite llamadas a funciones para salidas más estructuradas, mejorando su potencial para completar tareas e integración con otros sistemas
• Elimina ciertos conjuntos de datos utilizados en versiones anteriores para abordar problemas de comportamiento y sobredependencia en los prompts del sistema, mejorando potencialmente su fiabilidad y reduciendo comportamientos no deseados
• Licenciado bajo el ACUERDO DE LICENCIA DE LA COMUNIDAD META LLAMA 3, permitiendo el uso comercial dentro de ciertos términos, proporcionando oportunidades para empresas mientras mantiene ciertas restricciones
• La naturaleza sin censura requiere una implementación cuidadosa de directrices éticas y estrategias de moderación de contenido en aplicaciones del mundo real

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: Un Clásico LLM Sin Censura

El Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b, creado por Eric Hartford, es un LLM líder sin censura conocido por sus fuertes habilidades de codificación y alto cumplimiento. Este modelo se basa en la arquitectura de mezcla de expertos Mixtral, que combina múltiples modelos de IA especializados en un único sistema potente. Ha sido ajustado con conjuntos de datos adicionales como Synthia, OpenHermes y PureDove, haciéndolo altamente versátil.

Características Clave de Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b

• Diseño Sin Censura: El Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b está diseñado para operar sin filtros de contenido, permitiendo generar respuestas sin restricciones. Esto lo hace altamente conforme y capaz de producir una amplia gama de salidas, incluidas aquellas que pueden considerarse poco éticas o inapropiadas.
• Alto Rendimiento: El modelo sobresale en tareas de codificación, gracias a su entrenamiento en extensos conjuntos de datos de codificación. Puede generar código de alta calidad y proporcionar explicaciones detalladas, siendo una herramienta valiosa para desarrolladores.
• Cuantización Versátil: El Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b está disponible en múltiples formatos de cuantización, incluidos GGUF y AWQ, que equilibran el tamaño del modelo y el rendimiento. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir la mejor configuración para sus necesidades de hardware y aplicación.

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Ejecutando Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b con Ollama

Ollama es una plataforma que proporciona acceso fluido a modelos avanzados de IA, incluyendo el Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b. Aquí tienes cómo puedes ejecutar este modelo usando Ollama:

1. Regístrate: Crea una cuenta en la plataforma Ollama.
2. Accede al Modelo: Navega a la biblioteca de modelos y selecciona el Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b.
3. Configura tu Entorno: Configura los ajustes del modelo de acuerdo a tus requisitos. Puedes elegir el formato de cuantización y ajustar parámetros como temperatura y límites de tokens.
4. Interactúa con el Modelo: Usa la interfaz de la plataforma para introducir prompts y recibir respuestas del modelo. Ollama soporta varios modos de interacción, incluyendo conversaciones estilo chat y consultas estructuradas.

Ejemplo de comando para ejecutar el modelo:

ollama run dolphin-mixtral "elige un problema difícil de leetcode, resuélvelo en Kotlin"

Este comando invocará al modelo para resolver un problema específico en Kotlin, demostrando sus capacidades de codificación.

3. Dolphin Vision 72B: Un LLM de Visión Sin Censura

¡Sí, Dolphin puede ver ahora!

Este avanzado modelo multimodal sin censura puede analizar imágenes y generar respuestas de texto sin restricciones de contenido. Las características clave incluyen:

• Arquitectura de 72 mil millones de parámetros para procesamiento de lenguaje y visión de alto rendimiento, permitiendo razonamientos complejos y salidas detalladas
• Capacidad de razonar y describir imágenes que otros modelos podrían objetar o negarse a analizar, haciéndolo adecuado para una amplia gama de contenido visual
• Capacidades multimodales que combinan sin problemas comprensión visual y del lenguaje, permitiendo interacciones ricas entre entradas de texto e imagen
• Construido sobre la arquitectura BunnyQwen, optimizado para un procesamiento eficiente de datos visuales y textuales en un solo modelo
• Requiere recursos computacionales significativos, con 147GB de VRAM necesarios para el despliegue, limitando su uso a configuraciones de hardware de gama alta
• Impresionante longitud de contexto de 131,072 tokens para manejar prompts extensos y generar respuestas detalladas, permitiendo análisis de documentos o conversaciones largas
• Utiliza el Qwen2Tokenizer con un tamaño de vocabulario de 152,064 para una representación textualmente matizada, permitiendo un manejo preciso de varios idiomas y terminología especializada
• Diseñado para estar sin censura, permitiendo salidas sin restricciones lo que puede requerir una consideración cuidadosa en escenarios de despliegue.

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: El Mejor LLM Local Sin Censura, Por Ahora

Mistral-nemo-12B ha sido verificado como uno de los mejores LLM locales que funciona en un portátil moderno. Si necesitas un asistente LLM que funcione localmente, este LLM sin censura es tu mejor opción.

Tiene un modelo sin censura de 12 mil millones de parámetros basado en la arquitectura Nemo de Mistral AI. Aspectos destacados:

• Utiliza el formato de prompt ChatML para interacciones estructuradas, permitiendo una separación clara de instrucciones del sistema, entradas del usuario y respuestas del modelo
• Ventana de contexto de 128K que permite analizar documentos o conversaciones largas, adecuada para tareas que requieren memoria a largo plazo y coherencia
• Diseñado para seguir instrucciones, conversaciones, codificación y habilidades iniciales de agenticidad, haciéndolo versátil para diversas aplicaciones
• Entrenado en un conjunto de datos diverso que incluye contenido multilingüe y ejemplos de codificación, mejorando su capacidad para manejar una amplia gama de tareas e idiomas
• Implementa capacidades de llamadas a funciones para salidas más estructuradas, permitiendo integración con herramientas externas y APIs
• Optimizado para el despliegue en hardware de consumo mientras mantiene un fuerte rendimiento, equilibrando accesibilidad y capacidad
• Licenciado bajo Apache 2.0, permitiendo uso comercial con la debida atribución, proporcionando flexibilidad para desarrolladores y empresas
• La naturaleza sin censura requiere cuidadosa consideración de las implicaciones éticas y potencial implementación de salvaguardas en entornos de producción

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: la Increíble Gema del LLM Sin Censura

Sencillamente ejecútalo ahora usando ollama. Pruébalo, es increíble:

ollama run dolphin-llama3

Este modelo sin censura de 8 mil millones de parámetros se basa en la arquitectura Llama 3. Atributos clave:

• Optimizado para eficiencia y rendimiento en hardware de consumo, haciéndolo accesible para una gama más amplia de usuarios y aplicaciones
• Mantiene muchas capacidades de modelos más grandes en un paquete más compacto de 8B parámetros, ofreciendo un buen equilibrio entre rendimiento y requisitos de recursos
• Disponible en versiones con ventanas de contexto de 32K y 256K, proporcionando flexibilidad para diferentes casos de uso y limitaciones de memoria
• Adecuado para despliegue en sistemas con recursos limitados, requiriendo solo 4.7GB de almacenamiento, permitiendo su uso en portátiles y servidores más pequeños
• Entrenado en un conjunto de datos diverso para manejar una amplia gama de tareas que incluyen codificación y análisis, mejorando su versatilidad
• Diseñado para ser altamente conforme con las solicitudes de los usuarios, lo que requiere un uso cuidadoso y posibles salvaguardas para prevenir el uso indebido o la generación de contenido dañino
• Compatible con herramientas de despliegue populares como Ollama para fácil integración en proyectos, simplificando el proceso de desarrollo
• La naturaleza sin censura permite salidas sin restricciones, lo que puede requerir filtrado adicional de contenido o directrices para usuarios en aplicaciones prácticas

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

Este modelo sin censura combina la arquitectura Yi con optimizaciones. Características clave:

• 34 mil millones de parámetros, logrando un equilibrio entre el tamaño del modelo y el rendimiento, adecuado para usuarios que requieren fuertes capacidades sin las demandas de recursos de modelos más grandes
• Ventana de contexto de 32k tokens para manejar documentos y conversaciones más largas, permitiendo análisis de textos extensos mientras mantiene la coherencia
• Formato GGUF para un despliegue eficiente y una menor huella de memoria, optimizando el rendimiento en una variedad de configuraciones de hardware
• Optimizado para el uso con populares marcos de inferencia de código abierto, facilitando la integración en pipelines y proyectos de IA existentes
• Diseñado para mantener un alto rendimiento mientras es más accesible que modelos más grandes, posiblemente adecuado para despliegue en hardware de consumidor de gama alta o instancias en la nube
• Adecuado para una amplia gama de aplicaciones que incluyen generación de texto, análisis y tareas de codificación, ofreciendo versatilidad para desarrolladores e investigadores
• Requiere cuidadosa consideración de las implicaciones éticas debido a su naturaleza sin censura, necesitando una implementación reflexiva de políticas de uso y posibles mecanismos de filtrado de contenido
• Puede ofrecer un buen compromiso entre las capacidades de modelos más grandes y la eficiencia de recursos de modelos más pequeños, haciéndolo atractivo para organizaciones con recursos computacionales moderados

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicuna es una variante sin censura del popular modelo GPT-4, afinada para eliminar filtros de contenido. Este modelo es conocido por su alto rendimiento en la generación de texto similar al humano y su capacidad para manejar consultas complejas sin restricciones.

Características Clave

• Alto Cumplimiento: El modelo está diseñado para cumplir con cualquier solicitud, haciéndolo altamente versátil.
• Comprensión Avanzada del Lenguaje: Sobresale en entender y generar texto complejo, haciéndolo adecuado para una amplia gama de aplicaciones.

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2 es otro LLM sin censura que ha ganado popularidad por su robusto rendimiento y flexibilidad. Se basa en la arquitectura Llama2 y ha sido afinado para operar sin filtros de contenido.

Características Clave

• Rendimiento Robusto: El modelo funciona bien en diversas tareas, desde escritura creativa hasta documentación técnica.
• Despliegue Flexible: Puede desplegarse en diversas plataformas, haciéndolo accesible para diferentes casos de uso.

8. Mythomax

Mythomax es un LLM sin censura conocido por sus capacidades creativas. Es especialmente popular entre usuarios que requieren un modelo que puede generar contenido imaginativo y sin restricciones.

Características Clave

• Producción Creativa: El modelo destaca en generar texto creativo e imaginativo, siendo ideal para escritores y creadores de contenido.
• Alta Flexibilidad: Puede manejar una amplia gama de prompts sin restricciones, proporcionando a los usuarios una herramienta versátil para diversas aplicaciones.

9. Airoboros-30B

Airoboros-30B es un poderoso LLM sin censura que ofrece alto rendimiento y cumplimiento. Está diseñado para manejar consultas complejas y generar respuestas detalladas sin filtros de contenido.

Características Clave

• Alto Rendimiento: El modelo es capaz de manejar consultas complejas y generar respuestas detalladas.
• Amplia Gama de Aplicaciones: Es adecuado para varias aplicaciones, desde documentación técnica hasta escritura creativa.

¿Los LLMs Sin Censura realmente están funcionando?

Si bien los LLMs sin censura ofrecen ventajas significativas, también plantean desafíos éticos sustanciales. La falta de moderación de contenido significa que estos modelos pueden generar contenido dañino, sesgado o inapropiado, lo que puede tener serias implicaciones legales y reputacionales.

Los LLMs Sin Censura Son Sin Censura, Pero Pueden No Ser "Gratis"

• Sesgo y Equidad: Sin filtros de contenido, no es necesario que los LLMs te den la verdad al 100%. Los modelos sin censura pueden perpetuar y amplificar sesgos existentes presentes en los datos de entrenamiento. Esto puede llevar a salidas injustas y discriminatorias.
• Debes Seguir Dando Indicaciones al LLM, Correctamente: Proporcionar directrices claras y ejemplos de uso responsable puede ayudar a los usuarios a interactuar éticamente con el modelo. Fomentar a los usuarios a evitar prompts malintencionados y usar el modelo para fines constructivos es esencial.
• El Ajuste Fino y la Orientación Pueden Mejorar los LLMs Sin Censura: Ajustar el modelo con conjuntos de datos adicionales y emplear técnicas de orientación en el tiempo de prueba puede mejorar su adherencia a las directrices éticas. Estas estrategias pueden ayudar a mejorar la fiabilidad y seguridad del modelo.

Conclusión

Los LLMs sin censura como el Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b representan un avance significativo en la tecnología de IA, ofreciendo capacidades poderosas para una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, su potencial para generar contenido dañino requiere consideración cuidadosa y uso responsable. Plataformas como Ollama proporcionan una interfaz valiosa para interactuar con estos modelos, pero los usuarios deben mantenerse atentos y adoptar estrategias de mitigación adecuadas para garantizar un despliegue ético y seguro. A medida que el campo de la IA continúa evolucionando, equilibrar los beneficios de los LLMs sin censura con la necesidad de salvaguardias éticas será crucial para aprovechar su pleno potencial.