비검열 LLMs 소개
대형 언어 모델(LLMs)은 현대 인공지능의 초석이 되어, 기계가 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다. 많은 LLM은 유해하거나 부적절한 콘텐츠 생성을 방지하기 위해 내장된 콘텐츠 필터를 갖추고 있지만, 비검열 LLM에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 모델은 그러한 제한 없이 작동하여 더 큰 유연성과 compliance를
대형 언어 모델(LLMs)은 현대 인공지능의 초석이 되어, 기계가 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다. 많은 LLM은 유해하거나 부적절한 콘텐츠 생성을 방지하기 위해 내장된 콘텐츠 필터를 갖추고 있지만, 비검열 LLM에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 모델은 그러한 제한 없이 작동하여 더 큰 유연성과 compliance를 제공하지만, 동시에 중대한 윤리적 도전 과제를 제기합니다. 이 기사는 현재 사용 가능한 최고의 비검열 LLM 다섯 가지를 탐색하며, Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b 모델과 Ollama를 사용하여 실행하는 방법을 자세히 살펴봅니다.
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보다 진보된 비검열 LLM 경험을 원하시는 분들을 위해, Anakin.AI는 온라인에서 사용할 수 있는 Dolphin-Llama-3-70B 모델을 제공합니다. 이 모델은 탈옥된 Llama-3.1-8B-Instruct 모델보다 더 강력하고 유연한 대안입니다.
폭넓은 작업에서 높은 성능을 발휘하는 700억 개의 파라미터로 복잡한 추론 및 생성 능력을 가능하게 합니다.
긴 입력을 처리하고 일관성을 유지하기 위한 확장된 컨텍스트 길이로, 방대한 문서 분석이 필요한 작업에 적합합니다.
더 작은 모델에 비해 향상된 추론 및 지식 능력으로, 특정 영역에서 인간 수준의 성능에 접근할 수 있습니다.
4K 시퀀스 길이로 전체 가중치를 사용하여 학습하여 긴 텍스트 시퀀스를 효율적으로 처리합니다.
초기 에이전트 능력을 통합하고 더 구조화된 출력을 위한 기능 호출을 지원하여 작업 완료 및 다른 시스템과의 통합 가능성을 높입니다.
행동 문제를 해결하고 시스템 프롬프트에 대한 과도한 의존을 줄이기 위해 이전 버전에서 사용된 특정 데이터 세트를 제거하여 신뢰성을 향상시키고 원치 않는 행동을 줄입니다.
상업적 사용을 위해 지정된 조건에 따라 허용되는 META LLAMA 3 커뮤니티 라이센스 계약에 따라 라이센스가 부여됩니다. 이는 비즈니스 기회를 제공하면서 특정 제한을 유지합니다.
비검열 특성 때문에 실제 애플리케이션에서 윤리적 지침 및 콘텐츠 조정 전략의 신중한 구현이 필요합니다.
2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: 비검열 LLM의 고전
Eric Hartford가 만든 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 강력한 코딩 능력과 높은 준수성으로 유명한 선도적인 비검열 LLM입니다. 이 모델은 여러 전문 AI 모델을 결합하여 하나의 강력한 시스템으로 만드는 Mixtral 혼합 전문가 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다. Synthia, OpenHermes 및 PureDove와 같은 추가 데이터 세트로 미세 조정되어 매우 다재다능합니다.
Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b의 주요 특징
비검열 디자인: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 콘텐츠 필터 없이 작동하도록 설계되어 제약 없이 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 매우 준수하며 비윤리적이거나 부적절하다고 여겨질 수 있는 광범위한 출력을 생성할 수 있습니다.
높은 성능: 이 모델은 방대한 코딩 데이터 세트로 학습되어 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 고품질 코드를 생성하고 자세한 설명을 제공할 수 있어 개발자에게 유용한 도구입니다.
다양한 양자화: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 GGUF 및 AWQ를 포함한 여러 양자화 형식으로 제공되어 모델 크기와 성능의 균형을 맞춥니다. 이 유연성을 통해 사용자는 자신의 하드웨어 및 응용 프로그램 요구에 적합한 구성을 선택할 수 있습니다.
Anakin AI는 사용 가능한 모든 AI 모델을 지원하는 올인원 AI 플랫폼입니다. API를 쉽게 통합하여 맞춤형 AI 앱을 쉽게 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 생성하세요.
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 상호 작용하기: 플랫폼의 인터페이스를 사용하여 프롬프트를 입력하고 모델의 응답을 받으세요. Ollama는 채팅 스타일의 대화 및 구조화된 쿼리를 포함한 다양한 상호 작용 모드를 지원합니다.
모델을 실행하기 위한 예시 명령어:
ollama run dolphin-mixtral "leetcode의 어려운 문제를 선택하고, 이를 Kotlin으로 해결하세요"
이 명령은 모델에게 특정 문제를 Kotlin으로 해결하도록 요청하여 그 코드 기능을 보여줍니다.
3. Dolphin Vision 72B: 비검열 비전 LLM
네, 이제 돌고래가 볼 수 있습니다!
Dolphin Vision 72B
이 고급 멀티모달 비검열 모델은 이미지를 분석하고 콘텐츠 제한 없이 텍스트 응답을 생성할 수 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
복잡한 추론 및 상세 출력을 가능하게 하는 고성능 언어 및 비전 처리를 위한 720억 개 파라미터 아키텍처
다른 모델이 분석을 거부할 수 있는 이미지에 대해 추론하고 설명할 수 있는 능력, 다양한 시각적 콘텐츠에 적합함
텍스트 및 이미지 입력 간의 풍부한 상호 작용을 가능하게 하는 비앤간 언어 이해를 원활하게 결합하는 멀티모달 기능
비전 및 텍스트 데이터의 효율적인 처리를 위한 BunnyQwen 아키텍처를 기반으로 설계됨
배포를 위해 147GB VRAM이 필요한 상당한 계산 리소스 요구사항, 고급 하드웨어 설정에만 사용 가능
광범위한 프롬프트를 처리하고 상세한 응답을 생성하기 위한 131,072 토큰의 컨텍스트 길이, 긴 문서나 대화 분석 가능
152,064의 어휘 크기를 가진 Qwen2Tokenizer를 활용하여 세밀한 텍스트 표현, 다양한 언어 및 전문 용어를 정밀하게 처리 가능
비검열 설계로 인해 제약 없는 출력을 가능하게 하며, 배포 시 신중한 고려가 필요함
4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: 현재 최고의 로컬 비검열 LLM
Mistral-nemo-12B는 현대 노트북에서 실행되는 최고의 로컬 LLM 중 하나로 검증되었습니다. 로컬에서 실행되는 LLM 어시스턴트가 필요하다면 이 비검열 LLM이 최상의 선택입니다.
이 모델은 Mistral AI의 Nemo 아키텍처를 기반으로 한 비검열 120억 파라미터 모델입니다. 주목할 만한 측면은:
구조화된 상호작용을 위해 ChatML 프롬프트 형식을 사용하여 시스템 지시, 사용자 입력 및 모델 응답을 명확하게 구분합니다.
장기간 메모리와 일관성이 요구되는 작업에 적합한 긴 문서나 대화를 분석할 수 있는 128K 컨텍스트 창을 제공합니다.
지시 및 대화, 코딩 및 초기 에이전트 능력을 위한 설계로, 다양한 응용 프로그램에 유용합니다.
다양한 데이터 세트에서 다국어 콘텐츠 및 코딩 예제를 포함한 학습을 통해 다양한 언어와 작업을 처리하는 능력이 향상됩니다.
더 구조화된 출력을 위해 기능 호출 기능이 구현되어 외부 도구 및 API와의 통합이 가능합니다.
소비자급 하드웨어에서 배포할 수 있도록 최적화되었으며, 강력한 성능을 유지합니다. 접근성과 기능 간의 균형을 이루고 있습니다.
상업 사용을 위한 적절한 저작권 명시를 고려하여 Apache 2.0에 따라 라이센스가 부여되어 있으며, 개발자와 기업의 유연성을 제공합니다.
비검열 특성으로 인해 윤리적 의미와 생산 환경에서의 잠재적인 안전 장치 구현을 신중히 고려해야 합니다.
5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: 비검열 LLM의 놀라운 보석
지금 ollama를 사용하여 실행해 보세요. 놀랍습니다:
ollama run dolphin-llama3
이 비검열 80억 파라미터 모델은 Llama 3 아키텍처를 기반으로 합니다. 주요 속성은:
소비자 하드웨어에서 효율성과 성능을 최적화하여 더 넓은 사용자 및 응용 프로그램 범위에 접근 가능하도록 합니다.
더 큰 모델의 많은 기능을 8B 파라미터 패키지로 제공하여 성능과 자원 요구 간의 좋은 균형을 이룹니다.
32K 및 256K 컨텍스트 창 버전으로 제공되어 다양한 사용 사례와 메모리 제한에 대한 유연성을 제공합니다.
제한된 리소스를 가진 시스템에서 배포에 적합하며, 4.7GB의 저장공간만 필요하여 노트북 및 소형 서버에서 사용할 수 있게 합니다.
코딩과 분석을 포함한 다양한 작업을 처리하는 데 필요한 여러 데이터 세트로 학습되어 다재다능성이 향상되었습니다.
사용자 요청 준수를 높게 유지하도록 설계되어 윤리적 사용을 위한 신중한 활용 및 잠재적인 안전 장치가 필요합니다.
프로젝트에 쉽게 통합할 수 있도록 인기 있는 배포 도구인 Ollama와 호환되어 개발 프로세스를 간소화합니다.
비검열 성격은 제약 없는 출력을 가능하게 하며, 실제 응용 프로그램에서 추가적인 콘텐츠 필터링이나 사용자 지침이 필요할 수 있습니다.
6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF
이 비검열 모델은 Yi 아키텍처와 최적화를 결합한 것입니다. 주요 특징은:
34억 개의 파라미터로 모델 크기와 성능 사이의 균형을 맞추어, 더 큰 모델의 자원 요구를 충족하지 않아도 되는 강력한 기능이 필요로 하는 사용자에게 적합합니다.
32k 토큰 컨텍스트 창으로 긴 문서 및 대화를 처리하여 광범위한 텍스트를 분석할 수 있으면서도 일관성을 유지합니다.
효율적인 배포와 줄어든 메모리 사용량을 위한 GGUF 형식으로 다양한 하드웨어 설정에서 성능을 최적화합니다.
인기 있는 오픈 소스 추론 프레임워크와의 사용을 위해 최적화되어 기존 AI 파이프라인 및 프로젝트에 통합을 용이하게 합니다.
더 큰 모델보다 쉽게 접근할 수 있도록 설계되어 높은 성능을 유지하면서, 고급 소비자 하드웨어나 클라우드 인스턴스에서 배포하는 데 적합합니다.
텍스트 생성, 분석 및 코딩 작업을 포함한 다양한 애플리케이션에 적합하여 개발자와 연구원에게 다재다능합니다.
비검열 성격으로 인해 윤리적 의미를 신중하게 고려해야 하며, 사용할 정책 및 잠재적인 콘텐츠 필터링 메커니즘의 신중한 구현이 필요합니다.
더 큰 모델의 기능과 작은 모델의 자원 효율성 간의 좋은 절충안을 제공하여, 보통의 계산 자원을 갖춘 조직에 매력적입니다.
6. GPT-4-x-Vicuna
GPT-4-x-Vicuna는 인기 있는 GPT-4 모델의 비검열 변형으로, 콘텐츠 필터를 제거하기 위해 미세 조정되었습니다. 이 모델은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 높은 성능과 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력으로 알려져 있습니다.
주요 특징
높은 준수성: 이 모델은 모든 요청을 준수하도록 설계되어 매우 다재다능합니다.
발전된 언어 이해: 복잡한 텍스트를 이해하고 생성하는 데 우수하므로 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
7. Nous-Hermes-Llama2
Nous-Hermes-Llama2는 강력한 성능과 유연성으로 인기를 끌고 있는 또 다른 비검열 LLM입니다. 이 모델은 Llama2 아키텍처를 기반으로 하며, 콘텐츠 필터 없이 작동하도록 미세 조정되었습니다.
주요 특징
강력한 성능: 다양한 작업에서 잘 수행되며, 창작 글쓰기부터 기술 문서 작성까지 가능합니다.
유연한 배포: 다양한 플랫폼에 배포 가능하여 다양한 사용 사례에 접근할 수 있습니다.
8. Mythomax
Mythomax는 창의적인 능력으로 잘 알려진 비검열 LLM입니다. 특히 상상력 있고 제약 없는 콘텐츠를 생성할 수 있는 모델이 필요한 사용자 사이에서 인기가 높습니다.
주요 특징
창의적인 출력: 이 모델은 창의적이고 상상력 있는 텍스트 생성에 탁월하여 작가 및 콘텐츠 제작자에게 이상적입니다.
높은 유연성: 다양한 프롬프트를 제약 없이 처리할 수 있어 다양한 응용 프로그램에 적합한 다재다능한 도구를 제공합니다.
9. Airoboros-30B
Airoboros-30B는 높은 성능과 준수성을 제공하는 강력한 비검열 LLM입니다. 복잡한 쿼리를 처리하고 콘텐츠 필터 없이 상세한 응답을 생성할 수 있도록 설계되었습니다.
주요 특징
높은 성능: 이 모델은 복잡한 쿼리를 처리하고 상세한 응답을 생성할 수 있습니다.
폭넓은 응용 프로그램: 기술 문서 작성부터 창의적 글쓰기까지 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
비검열 LLM은 정말 작동하고 있나요?
비검열 LLM은 상당한 장점을 제공하지만, 상당한 윤리적 도전 과제를 제기합니다. 콘텐츠 조정의 부족으로 인해 이러한 모델은 유해하거나 편향된, 부적절한 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이는 심각한 법적 및 평판적 함의를 가질 수 있습니다.
비검열 LLM은 비검열이지만 "자유"가 아닐 수 있습니다
편향과 공정성: 콘텐츠 필터 없이 LLM이 100% 진실을 제공하는 것은 보장되지 않습니다. 비검열 모델은 훈련 데이터에 포함된 기존의 편향을 지속시키고 강화할 수 있습니다. 이것은 불공정하고 차별적인 출력을 초래할 수 있습니다.
LLM에 올바르게 프롬프트를 지정해야 합니다: 명확한 지침과 책임 있는 사용 예를 제공하면 사용자가 윤리적으로 모델과 상호 작용하는 데 도움이 됩니다. 사용자가 악의적인 프롬프트를 피하고 모델을 건설적인 목적으로 사용할 것을 권장하는 것이 중요합니다.
미세 조정과 유도는 비검열 LLM을 향상시킬 수 있습니다: 추가 데이터 세트로 모델을 미세 조정하고 테스트 시 유도 기술을 사용하면 윤리적 지침을 준수하는 데 도움이 됩니다. 이러한 전략은 모델의 신뢰성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다.
결론
비검열 LLM인 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b는 AI 기술의 중요한 발전을 나타내며, 광범위한 응용 프로그램을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 그러나 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있는 가능성 때문에 신중한 고려 및 책임 있는 사용이 필요합니다. Ollama와 같은 플랫폼은 이러한 모델과 상호 작용하기 위한 귀중한 인터페이스를 제공하지만, 사용자는 윤리적이고 안전한 배포를 보장하기 위해 적절한 완화 전략을 채택해야 합니다. AI 분야가 계속 발전함에 따라 비검열 LLM의 이점과 윤리적 안전 장치의 필요성 간의 균형을 맞추는 것이 이러한 모델의 잠재력을 완전히 활용하는 데 중요할 것입니다.
