10 อันดับ LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ที่คุณสามารถลองได้ตอนนี้

การแนะนำเกี่ยวกับ LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์

Large Language Models (LLMs) ได้กลายเป็นเสาหลักของปัญญาประดิษฐ์ในยุคสมัยใหม่ ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่มีลักษณะคล้ายมนุษย์ได้ ในขณะที่ LLM หลายตัวมีฟิลเตอร์เนื้อหาติดตั้งมาเพื่อป้องกันการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม แต่ก็มีความสนใจที่เพิ่มขึ้นใน LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ โมเดลเหล่านี้ทำงานโดยไม่มีข้อจำกัดดังกล่าว มีความยืดหยุ่นและการปฏิบัติตามมากขึ้น แต่ก็ยังมีความท้าทายทางจริยธรรมที่สำคัญ บทความนี้จะสำรวจ 5 LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ที่ดีที่สุดในปัจจุบัน โดยมีกระบวนการที่ละเอียดเกี่ยวกับโมเดล Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b และวิธีการรันผ่าน Ollama

คุณสมบัติเด่นของ Dolphin Llama 3 70B:

• พลังและความยืดหยุ่นมากกว่าโมเดล Llama-3.1-8B-Instruct ที่ถูกเปิดลิ้น
• ประสบการณ์ LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์
• พร้อมใช้งานที่ Anakin.AI! เพียงแค่ไปที่ https://app.anakin.ai/ แล้วคลิกที่ตัวเลือก "Chats" ในแผงด้านซ้าย

และเลือกตัวเลือก Dolphin Llama 3.1 8B Instruct เพื่อสนทนาแบบไม่มีการจำกัดกับ LLM ออนไลน์!

1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: LLM ที่ดีที่สุดโดยรวมที่ไม่มีการเซ็นเซอร์

โมเดล Llama 3 ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความน่าเชื่อถือและสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมที่ท้าทาย OpenAI ดังนั้นทำไมไม่ใช้เวอร์ชั่นที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ของ Llama 3 ล่ะ?

โมเดลที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Llama 3 โดยมีคุณสมบัติเด่น เช่น:

• 70 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับประสิทธิภาพสูงในหลากหลายงาน ช่วยให้มีความสามารถในการคิดและสร้างที่ซับซ้อนได้
• ความยาวบริบทที่ยาวขึ้นสำหรับการจัดการข้อมูลนำเข้าที่ยาวนานและรักษาความสอดคล้อง เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่
• ความสามารถในการคิดและรู้เกี่ยวกับความรู้ที่ดีขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลขนาดเล็กกว่า ซึ่งอาจเข้าถึงประสิทธิภาพในระดับมนุษย์ได้ในบางโดเมน
• ฝึกด้วยการปรับจูนแบบเต็มน้ำหนักด้วยความยาวลำดับ 4K ซึ่งช่วยให้ประมวลผลลำดับข้อความที่ยาวขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• รวมความสามารถทางเอเจนต์เริ่มต้นและสนับสนุนการเรียกฟังก์ชันสำหรับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างมากขึ้น เพิ่มศักยภาพในการทำงานและการรวมเข้ากับระบบอื่นๆ
• ลบชุดข้อมูลบางชุดที่ใช้ในเวอร์ชันก่อนหน้านี้เพื่อตอบสนองปัญหาพฤติกรรมและการพึ่งพาคำสั่งของระบบมากเกินไป ซึ่งอาจช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือและลดพฤติกรรมที่ไม่ต้องการ
• มีใบอนุญาตภายใต้ข้อตกลงใบอนุญาตชุมชน META LLAMA 3 ซึ่งอนุญาตให้ใช้ในเชิงพาณิชย์ภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด โดยเปิดโอกาสสำหรับธุรกิจในขณะเดียวกันก็ยังคงมีข้อจำกัดบางประการ
• ความมีลักษณะไม่มีการเซ็นเซอร์ต้องการการดำเนินการตามแนวทางทางจริยธรรมและกลยุทธ์ในการควบคุมเนื้อหาในแอปพลิเคชันจริงอย่างรอบคอบ

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: คลาสสิก LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์

Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b ที่สร้างโดย Eric Hartford เป็น LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ที่มีชื่อเสียงในด้านความสามารถในการเขียนโค้ดและการปฏิบัติตามที่สูง โมเดลนี้ใช้สถาปัตยกรรม Mixtral ซึ่งรวมหลายโมเดล AI ที่เชี่ยวชาญเข้าด้วยกันในระบบเดียวที่ทรงพลัง มันได้ผ่านการปรับจูนด้วยชุดข้อมูลเพิ่มเติม เช่น Synthia, OpenHermes, และ PureDove ทำให้มันมีความหลากหลายสูง

คุณสมบัติเด่นของ Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b

• การออกแบบที่ไม่มีการเซ็นเซอร์: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานโดยไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา จึงสามารถสร้างการตอบสนองได้โดยไม่มีข้อจำกัด ทำให้มีความสามารถในการปฏิบัติตามสูงและสามารถผลิตผลลัพธ์ในหลากหลายรูปแบบ รวมถึงผลิตภัณฑ์ที่อาจถือว่าคล้ายคลึงกับจริยธรรมหรือไม่เหมาะสม
• ประสิทธิภาพสูง: โมเดลนี้ทำงานได้ดีในงานที่เกี่ยวกับการเขียนโค้ด เนื่องจากได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลการเขียนโค้ดที่กว้างขวาง มันสามารถสร้างโค้ดคุณภาพสูงและให้คำอธิบายที่ละเอียด ซึ่งทำให้เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับนักพัฒนา
• การควอนไทเซชันที่หลากหลาย: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b พร้อมให้บริการในหลายฟอร์แมตการควอนไทเซชัน รวมถึง GGUF และ AWQ ซึ่งปรับสมดุลระหว่างขนาดโมเดลและประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกรูปแบบที่ดีที่สุดสำหรับฮาร์ดแวร์และความต้องการของแอปพลิเคชันของตน

Anakin AI เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ครบวงจรที่รองรับ ANY โมเดล AI ที่มีอยู่ คุณสามารถรวม API ของคุณได้อย่างง่ายดายเพื่อสร้างแอป AI ที่กำหนดเองได้อย่างสะดวก!

การรัน Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b ด้วย Ollama

Ollama เป็นแพลตฟอร์มที่ให้การเข้าถึงโมเดล AI ขั้นสูงอย่างราบรื่น รวมถึง Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b นี่คือวิธีการรันโมเดลนี้ผ่าน Ollama:

1. สมัคร: สร้างบัญชีในแพลตฟอร์ม Ollama
2. เข้าถึงโมเดล: เข้าสู่ห้องสมุดโมเดลและเลือก Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b
3. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ: ปรับการตั้งค่าโมเดลตามต้องการของคุณ คุณสามารถเลือกฟอร์แมตการควอนไทเซชันและปรับพารามิเตอร์ เช่น อุณหภูมิและขีดจำกัดโทเค็น
4. มีปฏิสัมพันธ์กับโมเดล: ใช้ส่วนติดต่อของแพลตฟอร์มในการป้อนคำสั่งและรับการตอบสนองจากโมเดล Ollama รองรับโหมดการโต้ตอบที่หลากหลาย รวมถึงการสนทนาแบบแชตและการซักถามแบบมีโครงสร้าง

ตัวอย่างคำสั่งในการรันโมเดล:

ollama run dolphin-mixtral "เลือกปัญหายากจาก leetcode แก้ไขใน Kotlin"

คำสั่งนี้จะกระตุ้นให้โมเดลแก้ปัญหาที่ระบุใน Kotlin ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเขียนโค้ด

3. Dolphin Vision 72B: Vison LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์

ใช่, Dolphin สามารถมองเห็นได้แล้ว!

โมเดลที่ไม่มีการเซ็นเซอร์แบบโมดัลหลายอย่างนี้สามารถวิเคราะห์ภาพและสร้างการตอบสนองข้อความโดยไม่มีข้อจำกัดเนื้อหา คุณสมบัติเด่น ได้แก่:

• สถาปัตยกรรมที่มีพารามิเตอร์ 72 พันล้านสำหรับการประมวลผลภาษาและวิสัยทัศน์ที่มีประสิทธิภาพสูง ทำให้สามารถคิดเชิงซ้อนและผลิตผลลัพธ์ที่ละเอียด
• สามารถคิดและอธิบายภาพที่โมเดลอื่นอาจจะเห็นว่าไม่ตรงหรือปฏิเสธที่จะวิเคราะห์ ทำให้เหมาะสำหรับเนื้อหาภาพหลากหลายประเภท
• ความสามารถโมดัลหลายอย่างที่รวมความเข้าใจในวิสัยทัศน์และภาษาซึ่งกันและกันทำให้มีปฏิสัมพันธ์ที่หลากหลายระหว่างข้อความและข้อมูลภาพ
• สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรม BunnyQwen ที่ปรับให้เหมาะสมกับการประมวลผลข้อมูลภาพและข้อความอย่างมีประสิทธิภาพในโมเดลเดียว
• ต้องการทรัพยากรการคอมพิวเตอร์ที่สำคัญ โดยต้องการ VRAM 147GB สำหรับการปรับใช้งาน จึงจำกัดการใช้งานเฉพาะฮาร์ดแวร์ระดับสูง
• มีความยาวบริบท 131,072 โทเค็นที่น่าประทับใจสำหรับการจัดการกับข้อมูลนำเข้าที่ยาวและการสร้างการตอบสนองที่ละเอียด ทำให้สามารถวิเคราะห์เอกสารหรือการสนทนาที่ยาวได้
• ใช้ Qwen2Tokenizer โดยมีขนาดของคำศัพท์ 152,064 สำหรับการแสดงผลข้อความที่ละเอียด ทำให้สามารถจัดการกับภาษาหลายประเภทและคำศัพท์เฉพาะได้อย่างแม่นยำ
• ออกแบบมาเพื่อไม่มีการเซ็นเซอร์ จึงสามารถให้ผลลัพธ์ที่ไม่มีการจำกัด ซึ่งอาจต้องมีการพิจารณาอย่างรอบคอบในสถานการณ์การปรับใช้งาน

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานท้องถิ่นในขณะนี้

Mistral-nemo-12B ได้รับการตรวจสอบว่าเป็น LLM ท้องถิ่นที่ดีที่สุดที่รันบนแล็ปท็อปสมัยใหม่ หากคุณต้องการผู้ช่วย LLM ที่ทำงานได้ในเครื่อง โมเดลที่ไม่มีการเซ็นเซอร์นี้คือทางเลือกที่ดีที่สุดของคุณ

มันมีโมเดลที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ขนาด 12 พันล้านพารามิเตอร์ที่อิงจากสถาปัตยกรรม Nemo ของ Mistral AI โดยมีลักษณะเด่นๆ ได้แก่:

• ใช้ฟอร์แมตคำสั่ง ChatML สำหรับการโต้ตอบที่เป็นโครงสร้าง ทำให้สามารถแยกคำสั่งของระบบ อินพุตของผู้ใช้ และการตอบสนองของโมเดลได้อย่างชัดเจน
• หน้าต่างบริบท 128K ทำให้สามารถวิเคราะห์เอกสารหรือการสนทนาที่ยาวได้ เหมาะสำหรับงานที่ต้องการหน่วยความจำระยะยาวและความสอดคล้อง
• ออกแบบมาเพื่อติดตามคำสั่ง การสนทนา การเขียนโค้ด และความสามารถทางเอเจนต์เริ่มต้น ทำให้มีความหลากหลายสำหรับการใช้งานในหลากหลายกลุ่ม
• ฝึกอบรมจากชุดข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงเนื้อหาแบบหลายภาษาและตัวอย่างการเขียนโค้ด ซึ่งเพิ่มความสามารถในการจัดการกับงานและภาษาได้หลากหลาย
• ใช้การเรียกฟังก์ชันสำหรับการออกผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างมากขึ้น ช่วยในการรวมเข้ากับเครื่องมือและ API ภายนอก
• ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานบนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง โดยปรับสมดุลระหว่างการเข้าถึงและความสามารถ
• มีใบอนุญาตภายใต้ Apache 2.0 ทำให้สามารถใช้ในเชิงพาณิชย์พร้อมการอ้างอิงที่เหมาะสม โดยมอบความยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจ
• ลักษณะที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ต้องการการพิจารณาทางจริยธรรมอย่างรอบคอบและการดำเนินการติดตั้งกลไกความปลอดภัยที่เหมาะสมในสภาพแวดล้อมการผลิต

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: ทรัพย์สมบัติอันน่าอัศจรรย์ของ LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์

เพียงแค่รันมันตอนนี้โดยใช้ ollama ลองดู มันน่าอัศจรรย์:

ollama run dolphin-llama3

โมเดลที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ขนาด 8 พันล้านพารามิเตอร์นี้อิงจากสถาปัตยกรรม Llama 3 คุณสมบัติสำคัญ ได้แก่:

• ปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพและประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภค ทำให้การเข้าถึงเป็นไปได้สำหรับผู้ใช้และแอปพลิเคชันที่หลากหลาย
• รักษาความสามารถหลายประการของโมเดลขนาดใหญ่ในพัสดุขนาด 8B ที่กระชับมากขึ้น โดยนำเสนอสมดุลที่ดีระหว่างประสิทธิภาพและความต้องการทรัพยากร
• พร้อมให้บริการในเวอร์ชันที่มีทั้งหน้าต่างบริบท 32K และ 256K ทำให้มีความยืดหยุ่นสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันและข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ
• เหมาะสำหรับการปรับใช้ในระบบที่มีทรัพยากรจำกัด โดยต้องการพื้นที่จัดเก็บเพียง 4.7GB ทำให้สามารถใช้งานในแล็ปท็อปและเซิร์ฟเวอร์ที่มีขนาดเล็กลงได้
• ได้รับการฝึกอบรมจากชุดข้อมูลที่หลากหลายในการจัดการกับงานที่หลากหลายรวมถึงการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์ เพิ่มความหลากหลายของโมเดล
• ออกแบบมาให้มีความสามารถสูงเพื่อปฏิบัติตามคำขอของผู้ใช้ จึงจำเป็นต้องใช้ด้วยความระมัดระวังและมีมาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อป้องกันการใช้ในทางที่ผิดหรือการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย
• เข้ากันได้กับเครื่องมือปรับใช้ที่นิยมช่วยให้การรวมเข้ากับโครงการราบรื่น ทำให้การพัฒนาง่ายขึ้น
• ลักษณะที่ไม่มีการเซ็นเซอร์อนุญาตให้มีการเปิดเผยข้อมูลที่ไม่มีการจำกัด ซึ่งอาจจำเป็นต้องมีการกรองเนื้อหาเพิ่มเติมหรือแนวทางการใช้งานในแอปพลิเคชันจริง

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

โมเดลที่ไม่มีการเซ็นเซอร์นี้รวมสถาปัตยกรรม Yi เข้ากับการปรับแต่ง คุณสมบัติหลัก ได้แก่:

• 34 พันล้านพารามิเตอร์ ทำให้มีสมดุลระหว่างขนาดโมเดลและประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการความสามารถที่แข็งแกร่งแต่ไม่ต้องการทรัพยากรจากโมเดลที่ใหญ่กว่า
• หน้าต่างบริบท 32k สำหรับการจัดการเอกสารและการสนทนาที่ยาว ช่วยให้อาจวิเคราะห์ข้อความและรักษาความสอดคล้อง
• ฟอร์แมต GGUF สำหรับการปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพและลดขนาดหน่วยความจำที่ใช้ ทำให้สามารถปรับให้เข้ากับความรู้สึกของฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย
• ปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานกับกรอบการอนุมานโอเพนซอร์สที่นิยม ซึ่งช่วยให้รวมเข้ากับ AI pipelines และโครงการที่มีอยู่ได้ง่าย
• ออกแบบมาเพื่อรักษาประสิทธิภาพสูงในขณะที่เข้าถึงได้มากกว่าโมเดลที่ใหญ่กว่า ทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้ในฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภค หรือบนคลาวด์
• เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลายรวมถึงการสร้างข้อความ การวิเคราะห์ และการเขียนโค้ด ทำให้มีความหลากหลายสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย
• ต้องการการพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมเนื่องจากมีลักษณะที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ ซึ่งจำเป็นต้องมีการดำเนินการนโยบายใช้งานและกลไกกรองเนื้อหาที่รอบคอบ
• อาจเสนอการประนีประนอมที่ดีระหว่างความสามารถของโมเดลที่ใหญ่กว่าและประสิทธิภาพของโมเดลที่มีขนาดเล็กลง ทำให้เหมาะสมสำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรคอมพิวเตอร์ขนาดปานกลาง

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicuna เป็นเวอร์ชันที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ของโมเดล GPT-4 ที่ได้รับความนิยม ได้ถูกปรับให้ลบฟิลเตอร์เนื้อหา โมเดลนี้เป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพสูงในการสร้างข้อความที่คล้ายคลึงกับมนุษย์และความสามารถในการจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนโดยไม่มีข้อจำกัด

คุณสมบัติเด่น

• การปฏิบัติตามสูง: โมเดลนี้ได้รับการออกแบบให้ปฏิบัติตามคำขอใด ๆ ทำให้มีความหลากหลายสูง
• ความเข้าใจภาษาขั้นสูง: มันทำได้ดีในการเข้าใจและสร้างข้อความที่ซับซ้อน ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2 เป็นอีกหนึ่ง LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ที่ได้รับความนิยมในด้านประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งและความยืดหยุ่น มันใช้สถาปัตยกรรม Llama2 และถูกปรับให้ทำงานโดยไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา

คุณสมบัติเด่น

• ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง: โมเดลนี้ทำงานได้ดีในหลากหลายงาน ตั้งแต่การเขียนเชิงสร้างสรรค์ไปจนถึงเอกสารทางเทคนิค
• การปรับใช้ที่ยืดหยุ่น: สามารถปรับใช้บนแพลตฟอร์มต่าง ๆ ทำให้เข้าถึงได้สำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน

8. Mythomax

Mythomax เป็น LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ที่มีชื่อเสียงในด้านความสามารถในการสร้างสรรค์ โดยเฉพาะเป็นที่นิยมในกลุ่มผู้ใช้ที่ต้องการโมเดลที่สามารถสร้างเนื้อหาที่แปลกใหม่และไม่มีข้อจำกัด

คุณสมบัติเด่น

• ผลลัพธ์ด้านสร้างสรรค์: โมเดลนี้โดดเด่นในการสร้างข้อความที่สร้างสรรค์และแปลกใหม่ ทำให้เหมาะสำหรับนักเขียนและผู้สร้างเนื้อหา
• ความยืดหยุ่นสูง: สามารถจัดการกับคำสั่งจากหลากหลายด้านโดยไม่มีข้อจำกัด โดยมอบเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการใช้งานที่แตกต่างกัน

9. Airoboros-30B

Airoboros-30B เป็น LLM ที่ทรงพลังซึ่งมีประสิทธิภาพสูง และมีความสามารถในการปฏิบัติตาม มันได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนและสร้างการตอบสนองที่ละเอียดโดยไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา

คุณสมบัติเด่น

• ประสิทธิภาพสูง: โมเดลนี้สามารถจัดการกับการถามที่ซับซ้อนและสร้างการตอบสนองที่ละเอียด
• หลากหลายการใช้งาน: เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่เอกสารทางเทคนิคไปจนถึงการเขียนเชิงสร้างสรรค์

LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ใช้งานได้จริงหรือไม่?

แม้ว่า LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์จะมีข้อได้เปรียบอย่างมาก แต่ก็มีความท้าทายทางจริยธรรมอย่างมาก ข้อบกพร่องในการควบคุมเนื้อหานั้นหมายความว่าโมเดลเหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย มีการเอนเอียงหรือไม่เหมาะสม ซึ่งอาจมีผลทางกฎหมายและการสร้างชื่อเสียงที่รุนแรง

LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์สามารถมีการเซ็นเซอร์ แต่ไม่จำเป็นต้อง "ฟรี"

• การเอนเอียงและความยุติธรรม: หากไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา ไม่จำเป็นว่า LLM จะมอบความจริง 100% โมเดลที่ไม่มีการเซ็นเซอร์อาจทำให้เกิดและขยายการเอนเอียงที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมและเลือกปฏิบัติ
• คุณยังคงต้องให้คำสั่งกับ LLM อย่างถูกต้อง: การให้แนวทางที่ชัดเจนและตัวอย่างการใช้งานที่รับผิดชอบจะช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับโมเดลอย่างมีจริยธรรม ส่งเสริมให้ผู้ใช้หลีกเลี่ยงการตั้งคำถามที่มีเจตนาไม่ดีและใช้โมเดลเพื่อวัตถุประสงค์ที่สร้างสรรค์เป็นสิ่งสำคัญ
• การปรับจูนและการควบคุมสามารถปรับปรุง LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ได้: การปรับจูนโมเดลด้วยชุดข้อมูลเพิ่มเติมและการใช้เทคนิคการควบคุมในการทดสอบสามารถปรับปรุงการสอดคล้องกับแนวทางทางจริยธรรมได้ กลยุทธ์เหล่านี้สามารถช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของโมเดลได้

บทสรุป

LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ เช่น Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในเทคโนโลยี AI โดยมอบความสามารถที่ทรงพลังสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม ความสามารถของพวกเขาในการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายนั้นต้องใช้การพิจารณาอย่างรอบคอบและการใช้ที่รับผิดชอบ แพลตฟอร์มเช่น Ollama มอบอินเทอร์เฟซที่มีค่าในการโต้ตอบกับโมเดลเหล่านี้ แต่ผู้ใช้ต้องระมัดระวังและนำกลยุทธ์การบรรเทาที่เหมาะสมมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการปรับใช้เกิดขึ้นในลักษณะที่เป็นจริยธรรมและปลอดภัย ขณะที่สาขาของ AI ยังคงพัฒนาต่อไป การบาลานซ์ระหว่างประโยชน์ของ LLM ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์กับความจำเป็นในการควบคุมจริยธรรมจะมีความสำคัญในการใช้งานศักยภาพของมันอย่างเต็มที่