10 Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Không Kiểm Duyệt Bạn Có Thể Thử Ngay Bây Giờ

Giới thiệu về các Mô Hình Ngôn Ngữ Không Kiểm Duy

Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) đã trở thành một yếu tố then chốt trong trí tuệ nhân tạo hiện đại, cho phép máy móc hiểu và tạo ra văn bản giống như con người. Trong khi nhiều LLM có bộ lọc nội dung tích hợp để ngăn chặn việc tạo ra nội dung độc hại hoặc không thích hợp, sự quan tâm đến các LLM không kiểm duy vẫn đang gia tăng. Những mô hình này hoạt động mà không có những hạn chế như vậy, cung cấp sự linh hoạt và tuân thủ cao hơn nhưng cũng đặt ra những thách thức đạo đức đáng kể. Bài viết này khám phá năm LLM không kiểm duy hàng đầu có sẵn ngày nay, với cái nhìn chi tiết về mô hình Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b và cách chạy nó bằng Ollama.

Những Tính Năng Chính của Dolphin Llama 3 70B:

• Mạnh mẽ và linh hoạt hơn mô hình Llama-3.1-8B-Instruct đã bị phá khóa
• Trải nghiệm LLM không kiểm duy
• Có sẵn trên Anakin.AI! Chỉ cần truy cập https://app.anakin.ai/, nhấp vào tùy chọn "Chats" trên bảng điều khiển bên trái.

Và chọn tùy chọn Dolphin Llama 3.1 8B Instruct để có các cuộc trò chuyện không bị hạn chế với LLM trực tuyến!

1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: LLM Không Kiểm Duy Tốt Nhất Tổng Thể

Các Mô Hình Llama 3 đã được chứng minh là đáng tin cậy và tạo ra những sản phẩm đáng kinh ngạc mà thách thức OpenAI. Vậy tại sao không sử dụng phiên bản không kiểm duy của Llama 3?

Đây là một mô hình không kiểm duy lớn 12 tỷ tham số sử dụng kiến trúc Llama 3. Một số điểm nổi bật bao gồm:

• 70 tỷ tham số cho hiệu suất cao trên nhiều tác vụ, cho phép khả năng lý luận và tạo ra phức tạp
• Chiều dài ngữ cảnh mở rộng để xử lý các đầu vào dài hơn và duy trì tính nhất quán, phù hợp cho các tác vụ yêu cầu phân tích tài liệu lớn
• Nâng cao khả năng lý luận và kiến thức so với các mô hình nhỏ hơn, có khả năng đạt hiệu suất cấp độ con người trong một số lĩnh vực
• Được đào tạo bằng cách tinh chỉnh trọng số đầy đủ với độ dài chuỗi 4K, cho phép xử lý hiệu quả các chuỗi văn bản dài hơn
• Tích hợp khả năng đại diện ban đầu và hỗ trợ gọi chức năng để có đầu ra có cấu trúc hơn, tăng cường tiềm năng hoàn thành nhiệm vụ và tích hợp với các hệ thống khác
• Loại bỏ một số tập dữ liệu đã sử dụng trong các phiên bản trước để giải quyết các vấn đề hành vi và sự phụ thuộc quá mức vào các lời nhắc của hệ thống, có thể cải thiện độ tin cậy của nó và giảm thiểu hành vi không mong muốn
• Có giấy phép theo THỎA THUẬN GIẤY PHÉP CỘNG ĐỒNG META LLAMA 3, cho phép sử dụng thương mại trong các điều khoản quy định, tạo ra cơ hội cho các doanh nghiệp trong khi duy trì một số hạn chế nhất định
• Đặc tính không kiểm duy đòi hỏi sự thực hiện cẩn thận của các hướng dẫn đạo đức và chiến lược quản lý nội dung trong các ứng dụng thực tế

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: Một LLM Kinh Điển Không Kiểm Duy

Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b, được tạo ra bởi Eric Hartford, là một LLM không kiểm duy hàng đầu nổi tiếng với khả năng lập trình mạnh mẽ và tính tuân thủ cao. Mô hình này dựa trên kiến trúc hỗn hợp chuyên gia Mixtral, kết hợp nhiều mô hình AI chuyên biệt thành một hệ thống mạnh mẽ duy nhất. Nó đã được tinh chỉnh với các tập dữ liệu bổ sung như Synthia, OpenHermes và PureDove, giúp nó trở nên đa năng.

Những Tính Năng Chính của Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b

• Thiết Kế Không Kiểm Duy: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b được thiết kế để hoạt động mà không có bộ lọc nội dung, cho phép nó tạo ra phản hồi mà không có hạn chế. Điều này làm cho nó rất dễ tuân thủ và khả năng tạo ra nhiều loại đầu ra, bao gồm cả những loại có thể bị coi là không đạo đức hoặc không thích hợp.
• Hiệu Suất Cao: Mô hình xuất sắc trong các tác vụ lập trình nhờ vào việc đào tạo trên các tập dữ liệu lập trình phong phú. Nó có thể tạo ra mã chất lượng cao và cung cấp các giải thích chi tiết, làm cho nó trở thành một công cụ quý giá cho các nhà phát triển.
• Phân Đoạn Đa Năng: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b có sẵn trong nhiều định dạng phân đoạn, bao gồm GGUF và AWQ, cân bằng kích thước mô hình và hiệu suất. Sự linh hoạt này cho phép người dùng chọn cấu hình tốt nhất cho phần cứng và nhu cầu ứng dụng của họ.

Anakin AI là nền tảng AI all-in-one hỗ trợ ANY mô hình AI có sẵn. Bạn có thể dễ dàng tích hợp API của mình để tạo ứng dụng AI tùy chỉnh một cách dễ dàng!

Chạy Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b với Ollama

Ollama là một nền tảng cung cấp quyền truy cập liền mạch đến các mô hình AI tiên tiến, bao gồm cả Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b. Dưới đây là cách bạn có thể chạy mô hình này bằng Ollama:

1. Đăng Ký: Tạo tài khoản trên nền tảng Ollama.
2. Truy Cập Mô Hình: Điều hướng đến thư viện mô hình và chọn Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b.
3. Cài Đặt Môi Trường Của Bạn: Cấu hình các thiết lập mô hình theo yêu cầu của bạn. Bạn có thể chọn định dạng phân đoạn và điều chỉnh các tham số như nhiệt độ và giới hạn token.
4. Giao Tiếp Với Mô Hình: Sử dụng giao diện nền tảng để nhập các lời nhắc và nhận phản hồi từ mô hình. Ollama hỗ trợ nhiều chế độ tương tác khác nhau, bao gồm các cuộc trò chuyện theo kiểu chat và các truy vấn có cấu trúc.

Ví dụ lệnh để chạy mô hình:

ollama run dolphin-mixtral "chọn một bài khó leetcode, giải bài đó bằng Kotlin"

Lệnh này sẽ yêu cầu mô hình giải một bài đã chỉ định bằng Kotlin, thể hiện khả năng lập trình của nó.

3. Dolphin Vision 72B: Một LLM Tầm Nhìn Không Kiểm Duy

Có, Dolphin Có Thể Nhìn Thấy Bây Giờ!

Mô hình không kiểm duy đa phương tiện tiên tiến này có khả năng phân tích hình ảnh và tạo ra phản hồi văn bản mà không bị hạn chế nội dung. Một số tính năng chính bao gồm:

• Kiến trúc 72 tỷ tham số cho hiệu suất cao trong xử lý ngôn ngữ và thị giác, cho phép lý luận phức tạp và đầu ra chi tiết
• Có khả năng lý luận về và mô tả hình ảnh mà các mô hình khác có thể phản đối hoặc từ chối phân tích, làm cho nó phù hợp cho một loạt các nội dung hình ảnh
• Khả năng đa phương tiện kết hợp liền mạch giữa hiểu biết về thị giác và ngôn ngữ, cho phép tương tác phong phú giữa văn bản và đầu vào hình ảnh
• Được xây dựng trên kiến trúc BunnyQwen, được tối ưu hóa cho việc xử lý hiệu quả dữ liệu hình ảnh và văn bản trong một mô hình duy nhất
• Cần tài nguyên tính toán lớn, với 147GB VRAM cần thiết để triển khai, giới hạn việc sử dụng nó trên các máy tính để bàn cao cấp
• Chiều dài ngữ cảnh 131.072 token ấn tượng cho việc xử lý các lời nhắc lớn và tạo ra phản hồi chi tiết, cho phép phân tích các tài liệu hoặc cuộc trò chuyện dài
• Sử dụng Qwen2Tokenizer với kích thước từ vựng 152.064 cho đại diện văn bản tinh tế, cho phép xử lý chính xác các ngôn ngữ và thuật ngữ chuyên ngành khác nhau
• Được thiết kế để không kiểm duy, cho phép tạo ra các đầu ra không bị hạn chế mà có thể cần xem xét cẩn thận trong các kịch bản triển khai.

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: LLM Không Kiểm Duy Tốt Nhất Tại Chỗ, Hiện Tại

Mistral-nemo-12B đã được xác nhận là một trong những LLM tại chỗ tốt nhất chạy trên một chiếc Laptop hiện đại. Nếu bạn cần một trợ lý LLM chạy tại chỗ, LLM không kiểm duy này là lựa chọn tốt nhất của bạn.

Nó có một mô hình không kiểm duy với 12 tỷ tham số dựa trên kiến trúc Nemo của Mistral AI. Các khía cạnh đáng chú ý:

• Sử dụng định dạng lời nhắc ChatML cho các tương tác có cấu trúc, cho phép phân chia rõ ràng giữa hướng dẫn hệ thống, đầu vào của người dùng và phản hồi của mô hình
• Cửa sổ ngữ cảnh 128K cho phép phân tích các tài liệu hoặc cuộc trò chuyện dài, phù hợp cho các tác vụ yêu cầu bộ nhớ lâu dài và tính nhất quán
• Được thiết kế để thực hiện các chỉ dẫn, trò chuyện, lập trình, và các khả năng đại diện ban đầu, giúp nó đa năng cho nhiều ứng dụng khác nhau
• Được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng bao gồm nội dung đa ngôn ngữ và ví dụ lập trình, tăng cường khả năng xử lý một loạt các tác vụ và ngôn ngữ
• Thực hiện khả năng gọi hàm để có đầu ra có cấu trúc hơn, cho phép tích hợp với các công cụ và API bên ngoài
• Tối ưu hóa cho việc triển khai trên phần cứng tiêu dùng trong khi vẫn duy trì hiệu suất mạnh mẽ, cân bằng giữa tính khả dụng và khả năng
• Có giấy phép theo Apache 2.0, cho phép sử dụng thương mại với sự ghi nhận thích hợp, cung cấp sự linh hoạt cho các nhà phát triển và doanh nghiệp
• Đặc tính không kiểm duy đòi hỏi xem xét cẩn thận các vấn đề đạo đức và có thể triển khai các biện pháp bảo vệ trong môi trường sản xuất

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: Viên Ngọc Tuyệt Vời Của LLM Không Kiểm Duy

Chỉ cần chạy nó ngay bây giờ bằng ollama. Thử nó, thật tuyệt:

ollama run dolphin-llama3

Mô hình không kiểm duy 8 tỷ tham số này dựa trên kiến trúc Llama 3. Các thuộc tính chính:

• Được tối ưu hóa cho hiệu quả và hiệu suất trên phần cứng tiêu dùng, giúp nó dễ dàng tiếp cận cho nhiều người dùng và ứng dụng hơn
• Duy trì nhiều khả năng của các mô hình lớn hơn trong một gói tham số 8B gọn nhẹ hơn, cung cấp sự cân bằng tốt giữa hiệu suất và yêu cầu tài nguyên
• Có sẵn trong các phiên bản với cả cửa sổ ngữ cảnh 32K và 256K, cung cấp sự linh hoạt cho các trường hợp sử dụng khác nhau và hạn chế bộ nhớ
• Phù hợp để triển khai trên các hệ thống có tài nguyên hạn chế, chỉ cần 4.7GB dung lượng lưu trữ, cho phép sử dụng trên laptop và máy chủ nhỏ hơn
• Được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng để xử lý nhiều tác vụ bao gồm lập trình và phân tích, tăng khả năng đa năng của nó
• Được thiết kế để tuân thủ cao với các yêu cầu của người dùng, cần có cách sử dụng cẩn thận và các biện pháp bảo vệ tiềm năng để ngăn chặn việc lạm dụng hoặc tạo ra nội dung độc hại
• Tương thích với các công cụ triển khai phổ biến như Ollama để dễ dàng tích hợp vào các dự án, đơn giản hóa quy trình phát triển
• Đặc tính không kiểm duy cho phép tạo ra các đầu ra không bị hạn chế, điều này có thể yêu cầu bổ sung lọc nội dung hoặc hướng dẫn cho người dùng trong các ứng dụng thực tế

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

Mô hình không kiểm duy này kết hợp kiến trúc Yi với tối ưu hóa. Các tính năng chính:

• 34 tỷ tham số, tạo ra sự cân bằng giữa kích thước mô hình và hiệu suất, phù hợp cho những người dùng yêu cầu khả năng mạnh mẽ mà không phải chịu đựng yêu cầu tài nguyên cao của các mô hình lớn hơn
• Cửa sổ ngữ cảnh 32k token để xử lý các tài liệu và cuộc trò chuyện dài hơn, cho phép phân tích các văn bản lớn trong khi vẫn duy trì tính nhất quán
• Định dạng GGUF để triển khai hiệu quả và giảm tải bộ nhớ, tối ưu hiệu suất trên nhiều cấu hình phần cứng khác nhau
• Tối ưu hóa để sử dụng với các framework suy diễn mã nguồn mở phổ biến, tạo điều kiện tích hợp vào các đường ống và dự án AI hiện có
• Được thiết kế để duy trì hiệu suất cao trong khi dễ dàng tiếp cận hơn so với các mô hình lớn hơn, có thể thích hợp cho việc triển khai trên phần cứng tiêu dùng cao cấp hoặc các phiên bản đám mây
• Phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau bao gồm tạo văn bản, phân tích và tác vụ lập trình, cung cấp tính linh hoạt cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu
• Cần cân nhắc cẩn thận về các trọng số đạo đức do đặc tính không kiểm duy của nó, cần có cách triển khai các chính sách sử dụng và các cơ chế lọc nội dung tiềm năng
• Có thể cung cấp một thỏa hiệp tốt giữa khả năng của các mô hình lớn và hiệu quả tài nguyên của các mô hình nhỏ hơn, làm cho nó hấp dẫn cho các tổ chức có tài nguyên tính toán vừa phải

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicuna là một biến thể không kiểm duy của mô hình GPT-4 phổ biến, được tinh chỉnh để loại bỏ các bộ lọc nội dung. Mô hình này nổi tiếng với hiệu suất cao trong việc tạo ra văn bản giống như con người và khả năng xử lý các truy vấn phức tạp mà không bị hạn chế.

Những Tính Năng Chính

• Tính Tuân Thủ Cao: Mô hình được thiết kế để tuân thủ bất kỳ yêu cầu nào, làm cho nó rất linh hoạt.
• Hiểu Ngôn Ngữ Nâng Cao: Nó xuất sắc trong việc hiểu và tạo ra văn bản phức tạp, làm cho nó phù hợp cho một loạt các ứng dụng.

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2 là một LLM không kiểm duy khác đã thu hút sự chú ý nhờ hiệu suất mạnh mẽ và tính linh hoạt. Nó dựa trên kiến trúc Llama2 và đã được tinh chỉnh để hoạt động mà không có bộ lọc nội dung.

Những Tính Năng Chính

• Hiệu Suất Mạnh Mẽ: Mô hình hoạt động tốt trên nhiều tác vụ, từ viết sáng tạo đến tài liệu kỹ thuật.
• Triển Khai Linh Hoạt: Nó có thể được triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau, làm cho nó dễ dàng tiếp cận cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

8. Mythomax

Mythomax là một LLM không kiểm duy nổi tiếng vì khả năng sáng tạo của mình. Nó đặc biệt phổ biến среди людей, которые требуют модель, способную генерировать творческий и неограниченный контент.

Những Tính Năng Chính

• Đầu Ra Sáng Tạo: Mô hình xuất sắc trong việc tạo ra văn bản sáng tạo và tưởng tượng, làm cho nó trở thành lý tưởng cho các nhà văn và người sáng tạo nội dung.
• Độ Linh Hoạt Cao: Nó có thể xử lý nhiều loại lời nhắc mà không bị hạn chế, cung cấp cho người dùng một công cụ đa năng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

9. Airoboros-30B

Airoboros-30B là một LLM không kiểm duy mạnh mẽ, cung cấp hiệu suất cao và tính tuân thủ. Nó được thiết kế để xử lý các truy vấn phức tạp và tạo ra các phản hồi chi tiết mà không có bộ lọc nội dung.

Những Tính Năng Chính

• Hiệu Suất Cao: Mô hình có khả năng xử lý các truy vấn phức tạp và tạo ra các phản hồi chi tiết.
• Phạm Vi Ứng Dụng Rộng: Nó phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau, từ tài liệu kỹ thuật đến viết sáng tạo.

Liệu Các LLM Không Kiểm Duy Có Thực Sự Hoạt Động?

Trong khi các LLM không kiểm duy mang lại nhiều lợi ích đáng kể, chúng cũng đặt ra nhiều thách thức đạo đức quan trọng. Việc thiếu quản lý nội dung có nghĩa là những mô hình này có thể tạo ra nội dung độc hại, thiên lệch hoặc không thích hợp, điều này có thể có những hệ quả pháp lý và ảnh hưởng đến danh tiếng nghiêm trọng.

Các LLM Không Kiểm Duy Là Không Kiểm Duy, Nhưng Có Thể Không "Tự Do"

• Thiên lệch và Công bằng: Nếu không có bộ lọc nội dung, không nhất thiết là các LLM sẽ mang lại cho bạn sự thật 100%. Các mô hình không kiểm duy có thể duy trì và khuếch đại các thiên lệch hiện có trong dữ liệu đào tạo. Điều này có thể dẫn đến đầu ra không công bằng và phân biệt.
• Bạn Vẫn Cần Đưa Ra Lời Nhắc Đúng Cách cho LLM: Cung cấp các hướng dẫn rõ ràng và ví dụ về việc sử dụng có trách nhiệm có thể giúp người dùng tương tác với mô hình một cách đạo đức. Khuyến khích người dùng tránh các lời nhắc ác ý và sử dụng mô hình cho các mục đích xây dựng là điều cần thiết.
• Giảm Thiểu và Điều Chỉnh Có Thể Cải Thiện LLM Không Kiểm Duy: Tinh chỉnh mô hình với các tập dữ liệu bổ sung và sử dụng các kỹ thuật điều chỉnh thời gian thử nghiệm có thể cải thiện mức độ tuân thủ các hướng dẫn đạo đức của nó. Những chiến lược này có thể giúp cải thiện độ tin cậy và tính an toàn của mô hình.

Kết Luận

Các LLM không kiểm duy như Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ AI, cung cấp khả năng mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng khác nhau. Tuy nhiên, khả năng của chúng trong việc tạo ra nội dung độc hại yêu cầu sự cân nhắc cẩn thận và sử dụng có trách nhiệm. Các nền tảng như Ollama cung cấp một giao diện quý giá để tương tác với các mô hình này, nhưng người dùng phải remains tiết chặt chẽ và áp dụng các chiến lược giảm thiểu thích hợp để đảm bảo việc triển khai đạo đức và an toàn. Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển, việc cân bằng giữa lợi ích của các LLM không kiểm duy với sự cần thiết phải có các biện pháp bảo vệ đạo đức sẽ là điều quan trọng trong việc khai thác hết tiềm năng của chúng.