Top 10 LLMs non censurés que vous pouvez essayer maintenant

Introduction aux LLMs Non Censurés

Les Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMs) sont devenus une pierre angulaire de l'intelligence artificielle moderne, permettant aux machines de comprendre et de générer du texte semblable à celui des humains. Bien que de nombreux LLMs soient dotés de filtres de contenu intégrés pour éviter la génération de contenu nuisible ou inapproprié, l'intérêt pour les LLMs non censurés augmente. Ces modèles fonctionnent sans de telles restrictions, offrant plus de flexibilité et de conformité, mais posent également des défis éthiques importants. Cet article explore les cinq meilleurs LLMs non censurés disponibles aujourd'hui, avec un regard détaillé sur le modèle Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b et la manière de l'exécuter en utilisant Ollama.

Caractéristiques Clés de Dolphin Llama 3 70B :

• Plus puissant et flexible que le modèle jailbroken Llama-3.1-8B-Instruct
• Expérience LLM non censurée
• Disponible sur Anakin.AI ! Visitez simplement https://app.anakin.ai/, cliquez sur l'option "Chats" dans le panneau de gauche.

Et sélectionnez l'option Dolphin Llama 3.1 8B Instruct pour avoir des discussions sans restrictions avec des LLMs en ligne !

1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B : Meilleur LLM Non Censuré Global

Les Modèles Llama 3 ont prouvé leur fiabilité et produisent des résultats étonnants qui mettent au défi OpenAI. Alors, pourquoi ne pas utiliser la version non censurée de Llama 3 ?

Un grand modèle non censuré tirant parti de l'architecture Llama 3. Les points forts incluent :

• 70 milliards de paramètres pour une haute performance sur une large gamme de tâches, permettant des capacités de raisonnement et de génération complexes
• Longueur de contexte étendue pour gérer des entrées plus longues et maintenir la cohérence, adapté aux tâches nécessitant l'analyse de documents longs
• Amélioration des capacités de raisonnement et de connaissances par rapport à des modèles plus petits, approchant potentiellement les performances humaines dans certains domaines
• Formé avec un ajustement fin de poids complet avec une longueur de séquence de 4K, permettant un traitement efficace de longues séquences de texte
• Incorpore des capacités initiales agentiques et prend en charge l'appel de fonctions pour des résultats plus structurés, améliorant son potentiel d'achèvement de tâches et d'intégration avec d'autres systèmes
• Supprime certains ensembles de données utilisés dans les versions précédentes pour résoudre des problèmes de comportement et une dépendance excessive aux invites du système, améliorant potentiellement sa fiabilité et réduisant les comportements indésirables
• Licencié sous l'ACCORD DE LICENCE DE LA COMMUNAUTÉ META LLAMA 3, permettant une utilisation commerciale sous certaines conditions, offrant des opportunités pour les entreprises tout en maintenant certaines restrictions
• La nature non censurée nécessite une mise en œuvre prudente des directives éthiques et des stratégies de modération du contenu dans les applications du monde réel

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B : Un Classique de LLM Non Censuré

Le Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b, créé par Eric Hartford, est un LLM non censuré de premier plan, connu pour ses fortes capacités en programmation et sa haute conformité. Ce modèle est basé sur l'architecture Mixtral, une combinaison de plusieurs modèles IA spécialisés en un seul système puissant. Il a été ajusté avec des ensembles de données supplémentaires comme Synthia, OpenHermes et PureDove, ce qui le rend très polyvalent.

Caractéristiques Clés de Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b

• Conception Non Censurée : Le Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b est conçu pour fonctionner sans filtres de contenu, lui permettant de générer des réponses sans restrictions. Cela le rend hautement conforme et capable de produire un large éventail de résultats, y compris ceux qui pourraient être considérés comme non éthiques ou inappropriés.
• Haute Performance : Le modèle excelle dans les tâches de programmation, grâce à son entraînement sur d'énormes ensembles de données de codage. Il peut générer du code de haute qualité et fournir des explications détaillées, ce qui en fait un outil précieux pour les développeurs.
• Quantification Polyvalente : Le Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b est disponible dans plusieurs formats de quantification, y compris GGUF et AWQ, qui équilibrent la taille du modèle et la performance. Cette flexibilité permet aux utilisateurs de choisir la meilleure configuration pour leurs besoins matériels et d'application.

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Exécution de Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b avec Ollama

Ollama est une plateforme qui fournit un accès transparent à des modèles IA avancés, y compris le Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b. Voici comment vous pouvez exécuter ce modèle en utilisant Ollama :

1. Inscription : Créez un compte sur la plateforme Ollama.
2. Accédez au Modèle : Accédez à la bibliothèque de modèles et sélectionnez le Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b.
3. Configurez Votre Environnement : Configurez les paramètres du modèle selon vos besoins. Vous pouvez choisir le format de quantification et ajuster des paramètres tels que la température et les limites de jetons.
4. Interagissez avec le Modèle : Utilisez l'interface de la plateforme pour saisir des invites et recevoir des réponses du modèle. Ollama prend en charge divers modes d'interaction, y compris les conversations de style chat et les requêtes structurées.

Commande d'exemple pour exécuter le modèle :

ollama run dolphin-mixtral "choisir un problème de leetcode difficile, le résoudre en Kotlin"

Cette commande incitera le modèle à résoudre un problème spécifié en Kotlin, démontrant ses capacités de programmation.

3. Dolphin Vision 72B : Un LLM Vision Non Censuré

Oui, Dolphin peut voir maintenant !

Ce modèle multimodal non censuré avancé peut analyser des images et générer des réponses textuelles sans restrictions de contenu. Les caractéristiques clés comprennent :

• Architecture de 72 milliards de paramètres pour un traitement de langue et de vision performant, permettant des raisonnements complexes et des sorties détaillées
• Capacité à raisonner et à décrire des images que d'autres modèles pourraient objecter ou refuser d'analyser, ce qui le rend adapté à un large éventail de contenus visuels
• Capacités multimodales combinant sans couture compréhension de la vision et du langage, permettant des interactions riches entre les entrées textuelles et d'images
• Construit sur l'architecture BunnyQwen, optimisé pour un traitement efficace des données visuelles et textuelles dans un seul modèle
• Nécessite d'importantes ressources informatiques, avec 147 Go de VRAM nécessaires pour le déploiement, limitant son utilisation aux configurations matérielles haut de gamme
• Longueur de contexte impressionnante de 131 072 jetons pour gérer des invites extensives et générer des réponses détaillées, permettant l'analyse de long documents ou de conversations
• Utilise le Qwen2Tokenizer avec une taille de vocabulaire de 152 064 pour une représentation textuelle nuancée, permettant un traitement précis de diverses langues et terminologies spécialisées
• Conçu pour être non censuré, permettant des sorties sans restrictions, ce qui peut nécessiter une attention particulière dans les scénarios de déploiement.

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B : Le Meilleur LLM Non Censuré Local, Pour l’Instant

Mistral-nemo-12B a été vérifié comme étant l'un des meilleurs LLM Locaux fonctionnant sur un ordinateur portable moderne. Si vous avez besoin d'un assistant LLM fonctionnant localement, ce LLM Non Censuré est votre meilleur choix.

Il dispose d'un modèle non censuré de 12 milliards de paramètres basé sur l'architecture Nemo de Mistral AI. Aspects notables :

• Utilise le format d'invite ChatML pour des interactions structurées, permettant une séparation claire des instructions système, des entrées utilisateur et des réponses du modèle
• Fenêtre de contexte de 128K permettant l'analyse de documents ou de conversations lengthy, adapté aux tâches nécessitant une mémoire à long terme et de la cohérence
• Conçu pour suivre les instructions, converser, coder et posséder des capacités initiales agentiques, le rendant polyvalent pour diverses applications
• Entraîné sur un ensemble de données diversifié incluant du contenu multilingue et des exemples de codage, augmentant sa capacité à gérer une large gamme de tâches et de langues
• Implémente des capacités d'appel de fonction pour des sorties plus structurées, permettant l'intégration avec des outils externes et des API
• Optimisé pour le déploiement sur du matériel de consommation tout en maintenant une forte performance, équilibrant accessibilité et capacité
• Licencié sous l'Apache 2.0, permettant une utilisation commerciale avec attribution appropriée, fournissant une flexibilité pour les développeurs et les entreprises
• La nature non censurée nécessite une attention particulière aux implications éthiques et à la mise en œuvre potentielle de sauvegardes dans des environnements de production

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B : la Trousse Étonnante de LLM Non Censuré

Exécutez-le simplement maintenant en utilisant ollama. Essayez-le, c'est incroyable :

ollama run dolphin-llama3

Ce modèle non censuré de 8 milliards de paramètres est basé sur l'architecture Llama 3. Points clés :

• Optimisé pour l'efficacité et la performance sur du matériel de consommation, le rendant accessible à une plus large gamme d'utilisateurs et d'applications
• Maintient de nombreuses capacités des modèles plus grands dans un package de 8B paramètres plus compact, offrant un bon équilibre entre performance et exigences en ressources
• Disponible en versions avec des fenêtres de contexte de 32K et 256K, offrant flexibilité pour différents cas d'utilisation et contraintes de mémoire
• Adapté au déploiement sur des systèmes avec des ressources limitées, nécessitant seulement 4,7 Go de stockage, permettant une utilisation sur des ordinateurs portables et des serveurs plus petits
• Entraîné sur un ensemble de données diversifié pour gérer une large gamme de tâches, y compris le codage et l'analyse, augmentant sa polyvalence
• Conçu pour être très conforme aux demandes des utilisateurs, nécessitant une utilisation prudente et des sauvegardes potentielles pour éviter les abus ou la génération de contenu nuisible
• Compatible avec des outils de déploiement populaires comme Ollama pour une intégration facile dans les projets, simplifiant le processus de développement
• La nature non censurée permet des sorties sans restrictions, ce qui peut nécessiter un filtrage de contenu supplémentaire ou des directives pour les utilisateurs dans des applications pratiques

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

Ce modèle non censuré combine l'architecture Yi avec des optimisations. Caractéristiques clés :

• 34 milliards de paramètres, offrant un bon équilibre entre taille du modèle et performance, adapté aux utilisateurs nécessitant de fortes capacités sans les besoins en ressources des modèles plus grands
• Fenêtre de contexte de 32k jetons pour gérer des documents et des conversations plus longs, permettant l'analyse de textes étendus tout en maintenant la cohérence
• Format GGUF pour un déploiement efficace et une empreinte mémoire réduite, optimisant la performance sur une variété de configurations matérielles
• Optimisé pour une utilisation avec des frameworks d'inférence open-source populaires, facilitant l'intégration dans des pipelines et projets IA existants
• Conçu pour maintenir une haute performance tout en étant plus accessible que des modèles plus grands, potentiellement adapté au déploiement sur du matériel de consommation haut de gamme ou des instances cloud
• Adapté à une large gamme d'applications, y compris la génération de texte, l'analyse et les tâches de codage, offrant une polyvalence pour les développeurs et chercheurs
• Nécessite une attention particulière aux implications éthiques en raison de sa nature non censurée, nécessitant la mise en œuvre réfléchie de politiques d'utilisation et de mécanismes potentiels de filtrage de contenu
• Peut offrir un bon compromis entre les capacités des modèles plus grands et l'efficacité des ressources des plus petits, le rendant attrayant pour les organisations disposant de ressources informatiques modérées

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicuna est une variante non censurée du modèle GPT-4 populaire, ajustée pour supprimer les filtres de contenu. Ce modèle est connu pour sa haute performance dans la génération de texte semblable à celui des humains et sa capacité à traiter des requêtes complexes sans restrictions.

Caractéristiques Clés

• Haute Conformité : Le modèle est conçu pour se conformer à toutes les demandes, le rendant très polyvalent.
• Compréhension Avancée du Langage : Il excelle dans la compréhension et la génération de texte complexe, le rendant adapté pour une large gamme d'applications.

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2 est un autre LLM non censuré qui a gagné en popularité pour ses performances robustes et sa flexibilité. Il est basé sur l'architecture Llama2 et a été ajusté pour fonctionner sans filtres de contenu.

Caractéristiques Clés

• Performance Robuste : Le modèle fonctionne bien dans diverses tâches, de l'écriture créative à la documentation technique.
• Déploiement Flexible : Il peut être déployé sur diverses plateformes, le rendant accessible pour différents cas d'utilisation.

8. Mythomax

Mythomax est un LLM non censuré connu pour ses capacités créatives. Il est particulièrement populaire parmi les utilisateurs qui nécessitent un modèle capable de générer un contenu imaginatif et sans restrictions.

Caractéristiques Clés

• Sortie Créative : Le modèle excelle dans la génération de textes créatifs et imaginatifs, ce qui le rend idéal pour les écrivains et les créateurs de contenu.
• Haute Flexibilité : Il peut gérer une large gamme d'invites sans restrictions, fournissant aux utilisateurs un outil polyvalent pour diverses applications.

9. Airoboros-30B

Airoboros-30B est un LLM non censuré puissant qui offre des performances élevées et une conformité. Il est conçu pour traiter des requêtes complexes et générer des réponses détaillées sans filtres de contenu.

Caractéristiques Clés

• Haute Performance : Le modèle est capable de gérer des requêtes complexes et de générer des réponses détaillées.
• Large Gamme d'Applications : Il est adapté à diverses applications, de la documentation technique à l'écriture créative.

Les LLMs Non Censurés Fonctionnent-ils Vraiment ?

Bien que les LLMs non censurés offrent d'importants avantages, ils posent également d'importants défis éthiques. L'absence de modération du contenu signifie que ces modèles peuvent générer un contenu nuisible, biaisé ou inapproprié, ce qui peut avoir des implications juridiques et réputationnelles sérieuses.

Les LLMs Non Censurés Sont Non Censurés, Mais Pourraient Ne Pas Être "Gratuits"

• Biais et Équité : Sans filtres de contenu, il n'est pas nécessaire que les LLMs vous donnent la vérité à 100%. Les modèles non censurés peuvent perpétuer et amplifier les biais existants présents dans les données d'entraînement. Cela peut conduire à des résultats injustes et discriminatoires.
• Vous Devez Toujours Inviter le LLM, Correctement : Fournir des directives claires et des exemples d'utilisation responsable peut aider les utilisateurs à interagir avec le modèle de manière éthique. Encourager les utilisateurs à éviter les invites malveillantes et à utiliser le modèle à des fins constructives est essentiel.
• Un Ajustement Fin et Le Contrôle Peuvent Améliorer les LLMs Non Censurés : L'ajustement fin du modèle avec des ensembles de données supplémentaires et l'emploi de techniques de contrôle à l'heure des tests peuvent améliorer son adhérence aux directives éthiques. Ces stratégies peuvent aider à améliorer la fiabilité et la sécurité du modèle.

Conclusion

Les LLMs non censurés comme le Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b représentent une avancée significative dans la technologie IA, offrant de puissantes capacités pour une large gamme d'applications. Cependant, leur potentiel de générer du contenu nuisible nécessite une attention prudente et une utilisation responsable. Des plateformes comme Ollama fournissent une interface précieuse pour interagir avec ces modèles, mais les utilisateurs doivent rester vigilants et adopter des stratégies d'atténuation appropriées pour garantir un déploiement éthique et sûr. Alors que le domaine de l'IA continue d'évoluer, trouver un équilibre entre les avantages des LLMs non censurés et le besoin de sauvegardes éthiques sera crucial pour exploiter leur plein potentiel.