검열되지 않은 LLM 소개
대형 언어 모델(LLM)은 현대 인공지능의 초석이 되어 기계가 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 합니다. 많은 LLM이 해로운 또는 부적절한 콘텐츠 생성을 방지하기 위해 내장된 콘텐츠 필터와 함께 제공되지만, 검열되지 않은 LLM에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 모델은 이러한 제한 없이 작동하여 더
대형 언어 모델(LLM)은 현대 인공지능의 초석이 되어 기계가 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 합니다. 많은 LLM이 해로운 또는 부적절한 콘텐츠 생성을 방지하기 위해 내장된 콘텐츠 필터와 함께 제공되지만, 검열되지 않은 LLM에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 모델은 이러한 제한 없이 작동하여 더 큰 융통성과 법규 준수를 제공하지만 동시에 중요한 윤리적 도전을 발생시킵니다. 이 기사는 현재 이용 가능한 상위 5개 검열되지 않은 LLM을 탐색하며, Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b 모델과 이를 Ollama를 사용하여 실행하는 방법에 대해 자세히 살펴봅니다.
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더 발전된 검열되지 않은 LLM 경험을 원하는 분들을 위해, Anakin.AI에서는 온라인으로 사용할 수 있는 Dolphin-Llama-3-70B 모델을 제공합니다. 이 모델은 탈옥된 Llama-3.1-8B-Instruct 모델보다 더 강력하고 유연한 대안입니다.
Llama 3 아키텍처를 활용한 대규모 검열되지 않은 모델. 주요 특징은 다음과 같습니다:
광범위한 작업에서 높은 성능을 발휘하기 위해 700억 개의 매개변수를 갖추어 복잡한 추론 및 생성 능력을 가능하게 합니다.
더 긴 입력을 처리하고 일관성을 유지하기 위한 확장된 문맥 길이, 방대한 문서 분석이 필요한 작업에 적합합니다.
더 작은 모델에 비해 향상된 추론 및 지식 능력으로, 특정 분야에서 인간 수준의 성능에 접근할 가능성이 있습니다.
4K 시퀀스 길이를 갖춘 전체 가중치 미세 조정을 통해 훈련되어 긴 텍스트 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
초기 에이전트 능력을 통합하고 구조화된 출력을 위한 함수 호출을 지원하여 작업 완료 및 다른 시스템과의 통합을 더욱 강화합니다.
이전 버전에서 사용된 특정 데이터 세트를 제거하여 행동 문제 및 시스템 프롬프트에 대한 과도한 의존성을 해결하여 신뢰성을 개선하고 원하지 않는 행동을 줄일 수 있습니다.
META LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT에 따라 라이센스가 부여되어 있으며, 특정 조건 내에서 상업적 사용이 가능하여 기업에 기회를 제공하는 동시에 특정 제한을 유지합니다.
검열되지 않은 특성으로 인해 실제 애플리케이션에서 윤리 지침 및 콘텐츠 조정 전략의 신중한 구현이 필요합니다.
2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: 검열되지 않은 LLM의 고전
Eric Hartford가 만든 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 강력한 코딩 능력과 높은 준수로 알려진 선도적인 검열되지 않은 LLM입니다. 이 모델은 여러 전문 AI 모델을 결합한 Mixtral 전문가 혼합 아키텍처를 기반으로 하며, Synthia, OpenHermes, PureDove와 같은 추가 데이터 세트로 미세 조정되어 매우 다재다능합니다.
Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b의 주요 특징
검열되지 않은 디자인: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 콘텐츠 필터 없이 작동하도록 설계되어 제한 없이 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 높은 준수성을 제공하고 비윤리적이거나 부적절할 수 있는 폭넓은 출력을 생성할 수 있게 합니다.
높은 성능: 이 모델은 방대한 코딩 데이터 세트에서 훈련을 받았기 때문에 코딩 작업에서 탁월합니다. 고품질의 코드를 생성하고 자세한 설명을 제공하여 개발자에게 유용한 도구가 됩니다.
다재다능한 양자화: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 GGUF 및 AWQ를 포함한 여러 양자화 형식으로 제공되어 모델 크기와 성능의 균형을 맞출 수 있습니다. 이 유연성은 사용자가 하드웨어 및 응용 프로그램 요구 사항에 가장 적합한 구성을 선택할 수 있게 합니다.
Anakin AI는 모든 AI 모델을 지원하는 올인원 AI 플랫폼입니다. API를 쉽게 통합하여 맞춤형 AI 앱을 간편하게 만들 수 있습니다!
Anakin AI, LLM을 위한 통합 인터페이스
Ollama로 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b 실행하기
Ollama는 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b를 포함한 고급 AI 모델에 원활하게 접근할 수 있는 플랫폼입니다. Ollama를 사용하여 이 모델을 실행하는 방법은 다음과 같습니다:
가입하기: Ollama 플랫폼에서 계정을 만드세요.
모델 접근하기: 모델 라이브러리로 이동하여 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b를 선택하세요.
환경 설정하기: 요구 사항에 따라 모델 설정을 구성하세요. 양자화 형식을 선택하고 온도 및 토큰 제한과 같은 매개변수를 조정할 수 있습니다.
모델과 상호작용하기: 플랫폼의 인터페이스를 사용하여 프롬프트를 입력하고 모델로부터 응답을 받으세요. Ollama는 채팅 스타일 대화 및 구조화된 질의를 포함한 다양한 상호작용 모드를 지원합니다.
모델을 실행하는 예제 명령어:
ollama run dolphin-mixtral "leetcod 하드 문제 선택, Kotlin으로 해결하기"
이 명령은 모델에 지정된 문제를 Kotlin으로 해결하라고 요청하여 코딩 능력을 보여줍니다.
3. Dolphin Vision 72B: 검열되지 않은 비전 LLM
네, Dolphin이 이제 볼 수 있습니다!
Dolphin Vision 72B
이 고급 다중 모드 검열되지 않은 모델은 이미지를 분석하고 콘텐츠 제한 없이 텍스트 응답을 생성할 수 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
고성능 언어 및 비전 처리용 720억 개 매개변수 아키텍처로 복잡한 추론 및 세부 출력을 가능하게 합니다.
다른 모델이 반대하거나 분석을 거부할 수 있는 이미지에 대해 추론하고 설명할 수 있는 능력이 있어 광범위한 시각적 콘텐츠에 적합합니다.
비전과 언어 이해를 매끄럽게 결합하여 텍스트와 이미지 입력 간의 풍부한 상호작용을 가능하게 하는 다중 모드 기능을 가지고 있습니다.
BunnyQwen 아키텍처에 기반하며 시각적 및 텍스트 데이터의 효율적인 처리를 위해 최적화되었습니다.
배포를 위해 147GB VRAM을 필요로 하여 고급 하드웨어 설정으로 제한됩니다.
광범위한 프롬프트를 처리하고 상세한 응답을 생성하기 위해 인상적인 131,072 토큰 컨텍스트 길이를 제공하여 긴 문서나 대화를 분석할 수 있습니다.
152,064의 어휘 크기를 갖춘 Qwen2Tokenizer를 사용하여 미세한 텍스트 표현을 가능하게 하여 다양한 언어 및 전문 용어를 정확하게 처리합니다.
검열되지 않도록 설계되어 있어 배포 시 신중한 고려가 필요할 수 있는 무제한 출력을 생성합니다.
4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: 현재 최고의 로컬 검열되지 않은 LLM
Mistral-nemo-12B는 현대 노트북에서 실행되는 최고의 로컬 LLM 중 하나로 확인되었습니다. 로컬에서 실행되는 LLM 어시스턴트가 필요하다면 이 검열되지 않은 LLM이 가장 좋습니다.
이 모델은 Mistral AI의 Nemo 아키텍처를 기반으로 하는 검열되지 않은 120억 개 매개변수를 갖춘 모델입니다. 주목할 만한 점:
구조화된 상호작용을 위해 ChatML 프롬프트 형식을 사용하여 시스템 지침, 사용자 입력 및 모델 응답의 명확한 분리가 가능합니다.
긴 문서나 대화를 분석할 수 있도록 하는 128K 컨텍스트 창이 있어 장기 기억 및 일관성이 필요한 작업에 적합합니다.
지침 준수, 대화, 코딩 및 초기 에이전트 능력을 위한 설계로, 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
다양한 데이터 세트에서 훈련되어 다국어 콘텐츠 및 코딩 예제를 포함하여 폭넓은 작업 및 언어 처리 능력을 향상시킵니다.
더 구조화된 출력을 위한 함수 호출 기능을 구현하여 외부 도구 및 API와 통합할 수 있게 합니다.
소비자용 하드웨어에서 강력한 성능을 유지하면서도 배포를 최적화하여 접근성과 능력을 균형 있게 제공합니다.
상업적 사용이 가능하며 적절한 저작권을 제공해야 하며 Apache 2.0 라이센스에 따라 라이센스가 부여되었습니다.
검열되지 않은 특성으로 인해 윤리적 의미를 신중하게 고려해야 하며 실제 환경에서 안전장치의 구현 가능성을 필요로 합니다.
5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: 검열되지 않은 LLM의 놀라운 보석
지금 바로 ollama를 사용하여 실행해보세요. 시도해보세요, 정말 놀랍습니다:
ollama run dolphin-llama3
이 검열되지 않은 80억 개 매개변수를 가진 모델은 Llama 3 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다. 주요 속성은 다음과 같습니다:
소비자 하드웨어에서 효율성과 성능을 최적화하여 더 넓은 범위의 사용자 및 응용 프로그램에 접근할 수 있게 합니다.
더 큰 모델의 많은 기능을 유지하면서 8B 매개변수 패키지에서 효율과 자원 요구의 균형을 제공합니다.
32K 및 256K 컨텍스트 창을 포함하여 다양한 사용 사례 및 메모리 제약을 위한 유연성을 제공합니다.
제한된 리소스가 있는 시스템에서 배포에 적합하고, 4.7GB의 스토리지만 필요하여 노트북 및 더 작은 서버에서 사용 가능하게 합니다.
코딩 및 분석을 포함한 다양한 작업을 처리할 수 있도록 다양한 데이터 세트에서 훈련되어 다재다능성이 향상되었습니다.
사용자의 요청에 매우 준수하도록 설계되어 있으며, 잘못된 사용이나 해로운 콘텐츠 생생을 방지하기 위해 신중한 사용이 필요합니다.
Ollama와 같은 인기 있는 배포 도구와 호환되어 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있어 개발 프로세스를 간소화합니다.
검열되지 않은 특성으로 인해 제한 없는 출력을 생성할 수 있으며, 이는 실제 적용에서 추가 콘텐츠 필터링이나 사용자 지침이 필요할 수 있습니다.
6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF
이 검열되지 않은 모델은 Yi 아키텍처와 최적화를 결합합니다. 주요 특징:
34억 개의 매개변수로 모델 크기와 성능 사이의 균형을 이루며, 더 큰 모델의 자원 요구 없이 강력한 능력을 요구하는 사용자에 적합합니다.
더 긴 문서와 대화를 처리하기 위한 32k 토큰 컨텍스트 창을 제공하여 광범위한 텍스트 분석이 가능하며 일관성을 유지합니다.
효율적인 배포와 메모리 소모 감소를 위한 GGUF 형식을 제공하여 다양한 하드웨어 환경에서 성능을 최적화합니다.
기존 AI 파이프라인 및 프로젝트에 통합을 촉진하기 위해 인기 있는 오픈 소스 추론 프레임워크와 함께 사용되도록 최적화되었습니다.
더 큰 모델보다 더 접근 가능하면서도 높은 성능을 유지하며, 고급 소비자 하드웨어나 클라우드 인스턴스에서 배포 가능할 수 있습니다.
텍스트 생성, 분석 및 코딩 작업을 포함한 다양한 응용 프로그램에 적합하여 개발자 및 연구자에게 다재다능성을 제공합니다.
검열되지 않은 특성으로 인해 윤리적 의미를 신중하게 고려해야 하며, 사용 정책 및 콘텐츠 필터링 메커니즘의 신중한 구현이 필요합니다.
더 큰 모델의 기능과 더 작은 모델의 자원 효율성 사이에서 좋은 타협점을 제공할 수 있어 중간 수치 계산 자원으로 제한된 조직에 매력적입니다.
6. GPT-4-x-Vicuna
GPT-4-x-Vicuna는 인기 있는 GPT-4 모델의 검열되지 않은 변형으로, 콘텐츠 필터를 제거하고 미세 조정되었습니다. 이 모델은 인간과 유사한 텍스트 생성 및 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력으로 높은 성능을 자랑합니다.
주요 특징
높은 준수성: 이 모델은 모든 요청에 준수하도록 설계되어 매우 다재다능합니다.
고급 언어 이해: 복잡한 텍스트 생성 및 이해에 뛰어나 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
7. Nous-Hermes-Llama2
Nous-Hermes-Llama2는 강력한 성능과 유연성으로 인기를 얻고 있는 또 다른 검열되지 않은 LLM입니다. Llama2 아키텍처를 기반으로 하며, 콘텐츠 필터 없이 작동하도록 미세 조정되었습니다.
주요 특징
견고한 성능: 이 모델은 창작 글쓰기부터 기술 문서 작성까지 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
유연한 배포: 다양한 플랫폼에 배포할 수 있어 다양한 사용 사례에 접근 가능하게 합니다.
8. Mythomax
Mythomax는 창의적인 능력으로 알려진 검열되지 않은 LLM입니다. 상상력 있고 제한 없는 콘텐츠를 생성할 수 있는 모델이 필요한 사용자 사이에서 특히 인기가 많습니다.
주요 특징
창의적인 출력: 이 모델은 창의적이고 상상력 있는 텍스트 생성에 뛰어나며, 작가와 콘텐츠 제작자에게 이상적입니다.
높은 유연성: 제한 없이 폭넓은 프롬프트를 처리할 수 있어 다양한 응용 프로그램을 위한 다재다능한 도구를 제공합니다.
9. Airoboros-30B
Airoboros-30B는 높은 성능과 준수를 제공하는 강력한 검열되지 않은 LLM입니다. 복잡한 쿼리를 처리하고 콘텐츠 필터 없이 상세한 응답을 생성하도록 설계되었습니다.
주요 특징
높은 성능: 이 모델은 복잡한 쿼리를 처리하고 상세한 응답을 생성할 수 있습니다.
넓은 응용 프로그램 범위: 기술 문서에서 창의적 글쓰기에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
검열되지 않은 LLM은 정말 작동하는가?
검열되지 않은 LLM은 상당한 장점을 제공하지만, 동시에 상당한 윤리적 도전 과제를 제기합니다. 콘텐츠 조정의 부족으로 인해 이러한 모델은 해로운, 편향된 또는 부적절한 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이는 심각한 법적 및 평판상의 결과를 초래할 수 있습니다.
검열되지 않은 LLM은 검열되지 않았지만 "자유롭지 않을 수 있습니다"
편향성과 공정성: 콘텐츠 필터 없이 LLM이 100% 진실을 제공할 것이라고 보장할 수는 없습니다. 검열되지 않은 모델은 훈련 데이터에 존재하는 기존 편향을 지속시킬 수 있습니다. 이는 불공평하고 차별적인 출력을 초래할 수 있습니다.
여전히 LLM에 올바른 프롬프트를 제공해야 합니다: 책임 있는 사용에 대한 명확한 가이드라인과 예시를 제공하면 사용자가 모델에 윤리적으로 참여하는 데 도움이 될 수 있습니다. 악의적인 프롬프트를 피하도록 사용자에게 권장하고, 모델을 건설적인 목적으로 사용하도록 하는 것이 필수적입니다.
미세 조정과 조정으로 검열되지 않은 LLM을 개선할 수 있습니다: 추가 데이터 세트로 모델을 미세 조정하고 테스트 시간 조정 기술을 사용하면 윤리 지침 준수를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 전략은 모델의 신뢰성과 안전성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
검열되지 않은 LLM인 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 AI 기술의 중요한 발전을 나타내며, 광범위한 응용 프로그램에 강력한 기능을 제공합니다. 하지만 해로운 콘텐츠를 생성할 잠재력 때문에 신중한 고려와 책임 있는 사용이 필요합니다. Ollama와 같은 플랫폼은 이러한 모델과 상호작용하기 위한 귀중한 인터페이스를 제공하지만, 사용자는 윤리적이고 안전한 배포를 보장하기 위해 적절한 완화 전략을 채택해야 합니다. AI 분야가 계속 발전함에 따라 검열되지 않은 LLM의 이점과 윤리적 안전장치의 필요성 간의 균형을 맞추는 것이 이들의 잠재력을 완전히 활용하는 데 중요한 요소가 될 것입니다.
