10 อันดับ LLM ที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์ที่คุณสามารถลองใช้ได้ตอนนี้

บทนำสู่ LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์

โมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) ได้กลายเป็นรากฐานสำคัญของปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ โดยทำให้เครื่องจักรเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้ ในขณะที่ LLMs หลายตัวมาพร้อมกับฟิลเตอร์เนื้อหาที่ติดตั้งมาเพื่อป้องกันการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม แต่มีความสนใจเพิ่มขึ้นใน LLMs ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ โมเดลเหล่านี้ทำงานโดยไม่มีข้อจำกัดดังกล่าว จึงมอบความยืดหยุ่นและการปฏิบัติตามที่มากขึ้น แต่ก็ส่งผลให้เกิดความท้าทายเชิงจริยธรรมที่สำคัญ บทความนี้สำรวจ LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ที่ดีที่สุด 5 อันดับในปัจจุบัน พร้อมการพิจารณาอย่างละเอียดเกี่ยวกับโมเดล Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b และวิธีการใช้งานมันผ่าน Ollama

ฟีเจอร์หลักของ Dolphin Llama 3 70B:

• มีพลังและความยืดหยุ่นมากกว่าโมเดล jailbroken Llama-3.1-8B-Instruct
• ประสบการณ์ LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์
• สามารถใช้งานได้ที่ Anakin.AI! แค่ไปที่ https://app.anakin.ai/ แล้วคลิกที่ตัวเลือก "Chats" ในแผงด้านซ้าย

และเลือกตัวเลือก Dolphin Llama 3.1 8B Instruct เพื่อมีการสนทนาที่ไม่มีข้อจำกัดกับ LLMs ออนไลน์!

1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ที่ดีที่สุดโดยรวม

โมเดล Llama 3 ได้พิสูจน์แล้วว่ามีความน่าเชื่อถือและสร้างผลลัพธ์ที่น่าทึ่งที่ท้าทาย OpenAI ดังนั้นทำไมไม่ใช้เวอร์ชันที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ของ Llama 3 ล่ะ?

โมเดลที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Llama 3 คุณสมบัติเด่นรวมถึง:

• 70 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับประสิทธิภาพสูงในหลากหลายงาน ทำให้สามารถให้เหตุผลที่ซับซ้อนและความสามารถในการสร้าง
• ความยาวบริบทที่ขยายออกสำหรับจัดการกับข้อมูลนำเข้าที่ยาวกว่าและรักษาความสอดคล้อง ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องการการวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่
• ความสามารถในการให้เหตุผลและความรู้ที่ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก อาจเข้าใกล้ประสิทธิภาพในระดับมนุษย์ในบางโดเมน
• ถูกฝึกใช้การปรับจูนแบบเต็มน้ำหนักด้วยความยาวลำดับ 4K ช่วยใหสามารถประมวลผลลำดับเนื้อหาที่ยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• รวมความสามารถเริ่มต้นและสนับสนุนการเรียกฟังก์ชันเพื่อผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างมากขึ้น ทำให้มีศักยภาพมากขึ้นสำหรับการทำงานให้เสร็จสิ้นและการบูรณาการกับระบบอื่น
• ลบชุดข้อมูลบางชุดที่ใช้ในเวอร์ชันก่อนเพื่อตอบสนองปัญหาด้านพฤติกรรมและการพึ่งพาระบบมากเกินไป ซึ่งอาจช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและลดพฤติกรรมที่ไม่ต้องการ
• ได้รับอนุญาตภายใต้ข้อตกลง LICENSE COMMUNITY META LLAMA 3 ซึ่งอนุญาตให้ใช้ในเชิงพาณิชย์ภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด ทำให้ธุรกิจมีโอกาสในขณะที่ยังคงมีข้อจำกัดบางประการ
• ความเป็น uncensored จำเป็นต้องมีการนำแนวทางจริยธรรมและกลยุทธ์การควบคุมเนื้อหาไปใช้ในการนำไปใช้จริงอย่างรอบคอบ

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: คลาสสิก LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์

Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b ซึ่งสร้างโดย Eric Hartford เป็น LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ชั้นนำที่รู้จักกันดีในด้านความสามารถในการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งและการปฏิบัติตามที่สูง โมเดลนี้สร้างจากสถาปัตยกรรม Mixtral mixture of experts ซึ่งรวมโมเดล AI ที่มีความเชี่ยวชาญหลายแบบเข้าด้วยกันเป็นระบบที่ทรงพลังเพียงหนึ่งเดียว มันได้รับการปรับจูนด้วยชุดข้อมูลเพิ่มเติม เช่น Synthia, OpenHermes, และ PureDove ทำให้มีความหลากหลายสูง

ฟีเจอร์หลักของ Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b

• การออกแบบที่ไม่ได้เซ็นเซอร์: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b ได้รับการออกแบบให้ทำงานโดยไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา ซึ่งอนุญาตให้มันสร้างคำตอบโดยไม่มีข้อจำกัด ทำให้มันมีความปฏิบัติตามสูงและสามารถสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลายได้ รวมถึงผลลัพธ์ที่อาจถือว่าจริยธรรมไม่เหมาะสม
• ประสิทธิภาพสูง: โมเดลนี้เก่งในงานด้านการเขียนโปรแกรม เนื่องจากได้รับการฝึกในชุดข้อมูลการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวาง มันสามารถสร้างโค้ดที่มีคุณภาพสูงและให้คำอธิบายอย่างละเอียด ซึ่งทำให้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับนักพัฒนา
• การควอนไทซ์ที่หลากหลาย: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b มีให้ในรูปแบบการควอนไทซ์หลายรูปแบบ รวมถึง GGUF และ AWQ ซึ่งช่วยให้สมดุลระหว่างขนาดของโมเดลและประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่นนี้อนุญาตให้ผู้ใช้เลือกการกำหนดค่าที่ดีที่สุดสำหรับฮาร์ดแวร์และความต้องการของแอพพลิเคชันของตน

Anakin AI เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่เป็นตัวรวมสำหรับ ANY โมเดล AI ที่มีอยู่ คุณสามารถรวม API ของคุณอย่างง่ายดายเพื่อสร้างแอพ AI ที่กำหนดเองได้อย่างง่ายดาย!

การรัน Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b ด้วย Ollama

Ollama เป็นแพลตฟอร์มที่ให้การเข้าถึงโมเดล AI ระดับสูงอย่างราบรื่น รวมถึง Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b นี่คือวิธีที่คุณสามารถรันโมเดลนี้โดยใช้ Ollama:

1. สมัครสมาชิก: สร้างบัญชีบนแพลตฟอร์ม Ollama
2. เข้าถึงโมเดล: ไปยังไลบรารีโมเดลและเลือก Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b
3. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ: กำหนดค่าการตั้งค่าโมเดลตามความต้องการของคุณ คุณสามารถเลือกฟอร์แมตการควอนไทซ์และปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์เช่น อุณหภูมิและข้อจำกัดของโทเค็น
4. โต้ตอบกับโมเดล: ใช้ส่วนติดต่อของแพลตฟอร์มในการป้อนคำกระตุ้นและรับคำตอบจากโมเดล สิ่งที่ Ollama สนับสนุนโหมดการโต้ตอบที่หลากหลาย รวมถึงการสนทนาในรูปแบบแชตและคำถามที่มีโครงสร้าง

ตัวอย่างคำสั่งในการรันโมเดล:

ollama run dolphin-mixtral "เลือกปัญหา LeetCode ที่ยาก แก้ไขใน Kotlin"

คำสั่งนี้จะกระตุ้นให้โมเดลแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงใน Kotlin ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเขียนโปรแกรมของมัน

3. Dolphin Vision 72B: LLM วิสัยทัศน์ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์

ใช่แล้ว Dolphin สามารถเห็นได้แล้ว!

โมเดลที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ระดับสูงนี้สามารถวิเคราะห์ภาพและสร้างคำตอบข้อความโดยไม่มีข้อจำกัดด้านเนื้อหา คุณสมบัติหลักรวมถึง:

• สถาปัตยกรรมที่มี 72 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับการประมวลผลภาษาและภาพในระดับสูง ทำให้สามารถให้เหตุผลที่ซับซ้อนและผลลัพธ์ที่ละเอียด
• ความสามารถในการให้เหตุผลเกี่ยวกับและอธิบายภาพที่โมเดลอื่นอาจไม่ยอมวิเคราะห์ ทำให้เหมาะสำหรับเนื้อหาภาพที่หลากหลาย
• ความสามารถแบบหลายโมดัลที่รวมการเข้าใจภาพและภาษา, ช่วยให้มีการโต้ตอบที่丰富ระหว่างข้อมูลข้อความและภาพ
• สร้างจากสถาปัตยกรรม BunnyQwen ที่ได้รับการปรับให้เหมาะกับการประมวลผลข้อมูลภาพและข้อความในโมเดลเดียวอย่างมีประสิทธิภาพ
• ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญ โดยต้องใช้ VRAM 147GB สำหรับการนำไปใช้ จำกัดการใช้งานเฉพาะกับฮาร์ดแวร์ระดับสูง
• ความยาวบริบทที่น่าประทับใจ 131,072 โทเค็นสำหรับการจัดการคำกระตุ้นที่มีความยาวและการสร้างคำตอบที่ละเอียด ช่วยให้สามารถวิเคราะห์เอกสารหรือการสนทนาที่ยาว
• ใช้ Qwen2Tokenizer โดยมีขนาดคำศัพท์ 152,064 สำหรับการแสดงผลข้อความที่ละเอียด ทำให้สามารถจัดการกับภาษาที่หลากหลายและเทอร์มินอลเฉพาะได้อย่างแม่นยำ
• ได้รับการออกแบบให้มีความเป็นไม่เซ็นเซอร์ สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ไม่มีข้อจำกัด ซึ่งอาจต้องพิจารณาอย่างรอบคอบในกรณีการใช้งาน

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: LLM ที่ดีที่สุดในท้องถิ่นที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ในขณะนี้

Mistral-nemo-12B ได้รับการตรวจสอบว่าเป็นหนึ่งใน LLM ท้องถิ่นที่ดีที่สุดที่ทำงานบนแล็ปท็อปทันสมัย หากคุณต้องการผู้ช่วย LLM ที่ทำงานในท้องถิ่น โมเดลที่ไม่ได้เซ็นเซอร์นี้เหมาะที่สุด

มันมีโมเดลพารามิเตอร์ 12 พันล้านที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ซึ่งสร้างจากสถาปัตยกรรม Nemo ของ Mistral AI แง่มุมที่น่าสนใจ:

• ใช้ฟอร์แมตคำกระตุ้น ChatML สำหรับการโต้ตอบที่มีโครงสร้าง ช่วยให้แยกคำแนะนำของระบบ, ข้อมูลผู้ใช้ และการตอบสนองของโมเดลอย่างชัดเจน
• หน้าต่างบริบท 128K ที่ใช้ในการวิเคราะห์เอกสารหรือการสนทนาที่ยาว เหมาะสำหรับงานที่ต้องการหน่วยความจำระยะยาวและความสอดคล้อง
• ออกแบบมาเพื่อการติดตามคำแนะนำ, การสนทนา, การเขียนโปรแกรม, และความสามารถเริ่มต้น ทำให้มันมีความหลากหลายสำหรับการใช้งานหลายประเภท
• ถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งรวมถึงเนื้อหาหลายภาษาและตัวอย่างการเขียนโปรแกรม เพิ่มความสามารถในการจัดการกับงานและภาษาที่หลากหลาย
• นำไปใช้ความสามารถในการเรียกฟังก์ชันสำหรับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างมากขึ้น ทำให้สามารถบูรณาการกับเครื่องมือภายนอกและ API ได้
• ได้รับการปรับให้เหมาะสำหรับการนำไปใช้บนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคในขณะที่ยังคงเสนอประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง สร้างสมดุลระหว่างการเข้าถึงและความสามารถ
• ได้รับอนุญาตภายใต้ Apache 2.0 ซึ่งอนุญาตให้ใช้ในเชิงพาณิชย์พร้อมการอ้างสิทธิ์ที่เหมาะสม ทำให้มีความยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจ
• ความเป็น uncensored จำเป็นต้องมีการพิจารณาอย่างรอบคอบต่อผลกระทบทางจริยธรรมและการนำไปใช้เบื้องต้นในสภาพแวดล้อมการผลิต

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: อัญมณีที่น่าทึ่งของ LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์

แค่รันมันตอนนี้ด้วย ollama ลองดู มันน่าทึ่ง:

ollama run dolphin-llama3

โมเดลที่ไม่ได้เซ็นเซอร์นี้มีพารามิเตอร์ 8 พันล้าน ที่มีพื้นฐานมาจากสถาปัตยกรรม Llama 3 คุณสมบัติหลัก:

• ถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพและการดำเนินงานบนฮาร์ดแวร์ของผู้บริโภค ทำให้เข้าถึงได้ในกลุ่มผู้ใช้และแอพพลิเคชันที่หลากหลาย
• ยังคงมีความสามารถหลายอย่างของโมเดลขนาดใหญ่ในรูปแบบที่มีพารามิเตอร์ 8B ที่กระชับ เสนอสมดุลที่ดีระหว่างประสิทธิภาพและความต้องการทรัพยากร
• มีเวอร์ชันที่มีหน้าต่างบริบททั้ง 32K และ 256K ซึ่งให้ความยืดหยุ่นสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันและข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ
• เหมาะสำหรับการใช้งานในระบบที่มีทรัพยากร จำกัด โดยต้องการเพียง 4.7GB ของพื้นที่เก็บข้อมูล ทำให้สามารถใช้บนแล็ปท็อปและเซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็กได้
• ได้รับการฝึกในชุดข้อมูลที่หลากหลายเพื่อจัดการกับงานที่หลากหลายรวมถึงการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ เพิ่มความหลากหลายของมัน
• ออกแบบให้มีความปฏิบัติตามต่อคำขอของผู้ใช้สูง จำเป็นต้องใช้ด้วยความระมัดระวังและมาตรการป้องกันเพื่อป้องกันการใช้ผิดวัตถุประสงค์หรือการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย
• เข้ากันได้กับเครื่องมือสำหรับการนำไปใช้ที่เป็นที่นิยมเช่น Ollama เพื่อให้การรวมตัวเข้ากับโครงการสามารถทำได้ง่าย
• ความเป็น uncensored อนุญาตให้สร้างผลลัพธ์ที่ไม่มีข้อจำกัด ซึ่งอาจต้องการการกรองเนื้อหาหรือแนวทางสำหรับผู้ใช้ในแอพพลิเคชันตามความเป็นจริงบางอย่าง

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

โมเดลที่ไม่ได้เซ็นเซอร์นี้รวมสถาปัตยกรรม Yi กับการปรับปรุงคุณสมบัติหลัก:

• 34 พันล้านพารามิเตอร์ ช่วยให้เทียบเคียงระหว่างขนาดของโมเดลและประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการความสามารถที่แข็งแกร่งโดยไม่ต้องการทรัพยากรมากเกินไปจากโมเดลที่ใหญ่กว่า
• หน้าต่างบริบท 32k สำหรับจัดการเอกสารและการสนทนาที่ยาว โดยช่วยให้สามารถวิเคราะห์เนื้อหาขนาดใหญ่ได้ในขณะที่รักษาความสอดคล้อง
• ฟอร์แมต GGUF สำหรับการนำไปใช้ที่มีประสิทธิภาพและลดขนาดหน่วยความจำ ช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหลาย ๆ การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์
• ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานร่วมกับกรอบการอนุมานที่มีโอเพนซอร์ส เพื่อช่วยให้การรวมเข้ากับท่อ AI ที่มีอยู่และโครงการต่าง ๆ ได้ง่ายกว่า
• ออกแบบมาให้รักษาประสิทธิภาพสูงในขณะที่เข้าถึงได้มากกว่ากว่าโมเดลที่ใหญ่กว่า อาจเหมาะสมสำหรับการใช้งานบนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคที่มีขนาดสูงหรือตัวอย่างคลาวด์
• สามารถใช้งานในหลาย ๆ ประเภทของแอปพลิเคชัน รวมถึงการสร้างข้อความ การวิเคราะห์ และงานด้านการเขียนโปรแกรม เสนอนวัตกรรมให้กับนักพัฒนาและนักวิจัย
• จะต้องมีการพิจารณาเรื่องจริยธรรมอย่างรอบคอบเนื่องจากความเป็น uncensored ต้องการการพิจารณานโยบายการใช้งานและระบบการกรองเนื้อหาที่ยุติธรรม
• อาจเสนอจุดประนีประนอมที่ดีระหว่างความสามารถของโมเดลที่ใหญ่กว่าและประสิทธิภาพจากโมเดลที่เล็กกว่า ทำให้มันน่าสนใจสำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรการคำนวณปานกลาง

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicuna เป็นตัวแปรที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ของโมเดล GPT-4 ยอดนิยมที่ได้รับการปรับจูนเพื่อลบฟิลเตอร์เนื้อหา โมเดลนี้เป็นที่รู้จักกันดีในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์และความสามารถในการจัดการคำถามที่ซับซ้อนได้โดยไม่มีข้อจำกัด

คุณสมบัติหลัก

• การปฏิบัติตามสูง: โมเดลนี้ได้รับการออกแบบเพื่อปฏิบัติตามคำขอใดๆ ทำให้มีความยืดหยุ่นสูง
• ความเข้าใจทางภาษาอย่างล้ำลึก: มันเก่งในการเข้าใจและสร้างข้อความที่ซับซ้อน ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2 เป็น LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์อีกตัวหนึ่งที่ได้รับความนิยมในด้านประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งและความยืดหยุ่น โมเดลนี้อิงจากสถาปัตยกรรม Llama2 และได้รับการปรับจูนให้ทำงานโดยไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา

คุณสมบัติหลัก

• ประสิทธิภาพที่แข็งแรง: โมเดลนี้ทำงานได้ดีในหลากหลายงาน ตั้งแต่การเขียนสร้างสรรค์ไปจนถึงเอกสารทางเทคนิค
• การนำไปใช้ที่ยืดหยุ่น: สามารถนำไปใช้ในแพลตฟอร์มที่หลากหลาย ซึ่งทำให้เข้าถึงได้ในกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน

8. Mythomax

Mythomax เป็น LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ที่รู้จักกันดีในด้านความสามารถทางสร้างสรรค์ มันเป็นที่นิยมโดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้ที่ต้องการโมเดลที่สามารถสร้างเนื้อหาที่มีจินตนาการและไม่มีข้อจำกัด

คุณสมบัติหลัก

• ผลผลิตทางสร้างสรรค์: โมเดลนี้เก่งในการสร้างข้อความที่สร้างสรรค์และมีจินตนาการ ทำให้เหมาะสำหรับนักเขียนและผู้สร้างเนื้อหา
• ความยืดหยุ่นสูง: มันสามารถจัดการกับคำกระตุ้นที่หลากหลายโดยไม่มีข้อจำกัด ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการใช้งานมากมาย

9. Airoboros-30B

Airoboros-30B เป็น LLM ที่มีพลังที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ซึ่งเสนอโประวิจัยสูงและการปฏิบัติตาม มันถูกออกแบบมาให้จัดการกับคำถามที่ซับซ้อนและสร้างคำตอบที่ละเอียดโดยไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา

คุณสมบัติหลัก

• ประสิทธิภาพสูง: โมเดลนี้สามารถจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนและสร้างคำตอบที่ละเอียด
• การใช้งานที่หลากหลาย: มันเหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่เอกสารทางเทคนิคไปจนถึงการเขียนสร้างสรรค์

LLMs ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ทำงานจริงหรือ?

ในขณะที่ LLMs ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์เสนอข้อดีที่สำคัญ แต่ก็ยังมาพร้อมกับความท้าทายทางจริยธรรมที่สำคัญ ขาดการควบคุมเนื้อหาหมายความว่าโมเดลเหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย, มีอคติ, หรือน่ารังเกียจ ซึ่งอาจส่งผลกระทบทางกฎหมายและภาพลักษณ์อย่างมีนัยสำคัญ

LLMs ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์เป็น Free แต่ไม่อาจ "ฟรี"

• อคติและความยุติธรรม: โดยไม่มีฟิลเตอร์เนื้อหา มันไม่ได้หมายความว่า LLMs จะมอบความจริงให้คุณ 100% โมเดลที่ไม่ได้เซ็นเซอร์อาจทำให้เกิดและเน้นอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกซ้ำ ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมและเลือกปฏิบัติ
• คุณยังต้องกระตุ้น LLM ให้ถูกต้อง: การให้แนวทางที่ชัดเจนและตัวอย่างของการใช้งานอย่างรับผิดชอบสามารถช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับโมเดลได้อย่างมีจริยธรรม การกระตุ้นให้ผู้ใช้หลีกเลี่ยงการกระตุ้นที่เป็นอันตรายและใช้โมเดลเพื่อวัตถุประสงค์ที่สร้างสรรค์จึงเป็นสิ่งสำคัญ
• การปรับจูนและการควบคุมสามารถปรับปรุง LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ได้: การปรับจูนโมเดลด้วยชุดข้อมูลเพิ่มเติมและการใช้เทคนิคการควบคุมในช่วงทดสอบสามารถช่วยเพิ่มการปฏิบัติตามแนวทางจริยธรรมของมัน กลยุทธ์เหล่านี้สามารถช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของโมเดล

สรุป

LLMs ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์ เช่น Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b แสดงถึงความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในเทคโนโลยี AI ซึ่งเสนอความสามารถที่ทรงพลังสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย ของพวกมันนั้นจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบและการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ แพลตฟอร์มเช่น Ollama มีอินเทอร์เฟซที่มีค่าเพื่อโต้ตอบกับโมเดลเหล่านี้ แต่ผู้ใช้ต้องยังคงระมัดระวังและเลือกใช้กลยุทธ์การบรรเทาเพื่อตรวจสอบการกำหนดค่าและการใช้งานอย่างปลอดภัย เมื่อสนามของ AI ยังคงพัฒนา ความสมดุลระหว่างผลประโยชน์ของ LLM ที่ไม่ได้เซ็นเซอร์กับความต้องการด้านการปกป้องทางจริยธรรมจึงเป็นสิ่งที่สำคัญในการใช้ประโยชน์จากศักยภาพในระดับที่สูงสุด